Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM Questionnaire Completion for Automatic Psychiatric Assessment

論文の概要: LLM Questionnaire Completion for Automatic Psychiatric Assessment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06636v1
Date: Sun, 9 Jun 2024 09:03:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 20:54:41.184260
Title: LLM Questionnaire Completion for Automatic Psychiatric Assessment
Title（参考訳）: 精神科自動評価のためのLCMアンケート
Authors: Gony Rosenman, Lior Wolf, Talma Hendler,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いて、非構造的心理面接を、様々な精神科領域と人格領域にまたがる構造化された質問票に変換する。得られた回答は、うつ病の標準化された精神医学的指標(PHQ-8)とPTSD(PCL-C)の予測に使用される特徴として符号化される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We employ a Large Language Model (LLM) to convert unstructured psychological interviews into structured questionnaires spanning various psychiatric and personality domains. The LLM is prompted to answer these questionnaires by impersonating the interviewee. The obtained answers are coded as features, which are used to predict standardized psychiatric measures of depression (PHQ-8) and PTSD (PCL-C), using a Random Forest regressor. Our approach is shown to enhance diagnostic accuracy compared to multiple baselines. It thus establishes a novel framework for interpreting unstructured psychological interviews, bridging the gap between narrative-driven and data-driven approaches for mental health assessment.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を用いて、非構造的心理面接を様々な精神科領域と人格領域にまたがる構造化された質問票に変換する。 LLMはインタビュアーに偽装してこれらの質問に答えるよう促される。得られた回答は、ランダムフォレスト回帰器を用いて、うつ病の標準化された精神医学指標(PHQ-8)とPTSD(PCL-C)の予測に使用される特徴として符号化される。提案手法は,複数のベースラインと比較して診断精度を向上させる。これにより、非構造的な心理的インタビューを解釈し、物語駆動とデータ駆動によるメンタルヘルスアセスメントのギャップを埋める新しい枠組みが確立される。

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