論文の概要: Applying and Evaluating Large Language Models in Mental Health Care: A Scoping Review of Human-Assessed Generative Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11288v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 02:21:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 18:38:58.005615
- Title: Applying and Evaluating Large Language Models in Mental Health Care: A Scoping Review of Human-Assessed Generative Tasks
- Title（参考訳）: メンタルヘルスケアにおける大規模言語モデルの適用と評価 : 人為的な生成課題のスコーピング・レビュー
- Authors: Yining Hua, Hongbin Na, Zehan Li, Fenglin Liu, Xiao Fang, David Clifton, John Torous,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はメンタルヘルスのための有望なツールとして登場し、人間のような反応を生成する能力を通じてスケーラブルなサポートを提供する。
しかし, 臨床環境におけるこれらのモデルの有効性は明らかになっていない。
このスコーピングレビューは、これらのモデルが現実世界のシナリオで人間の参加者とテストされた研究に焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.099253839889148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) are emerging as promising tools for mental health care, offering scalable support through their ability to generate human-like responses. However, the effectiveness of these models in clinical settings remains unclear. This scoping review aimed to assess the current generative applications of LLMs in mental health care, focusing on studies where these models were tested with human participants in real-world scenarios. A systematic search across APA PsycNet, Scopus, PubMed, and Web of Science identified 726 unique articles, of which 17 met the inclusion criteria. These studies encompassed applications such as clinical assistance, counseling, therapy, and emotional support. However, the evaluation methods were often non-standardized, with most studies relying on ad hoc scales that limit comparability and robustness. Privacy, safety, and fairness were also frequently underexplored. Moreover, reliance on proprietary models, such as OpenAI's GPT series, raises concerns about transparency and reproducibility. While LLMs show potential in expanding mental health care access, especially in underserved areas, the current evidence does not fully support their use as standalone interventions. More rigorous, standardized evaluations and ethical oversight are needed to ensure these tools can be safely and effectively integrated into clinical practice.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はメンタルヘルスのための有望なツールとして登場し、人間のような反応を生成する能力を通じてスケーラブルなサポートを提供する。
しかし, 臨床環境におけるこれらのモデルの有効性は明らかになっていない。
このスコーピングレビューは、メンタルヘルスケアにおけるLLMの現在の生成的応用を評価することを目的としており、実際のシナリオにおいて、これらのモデルが人間の被験者とテストされた研究に焦点を当てている。
APA PsycNet, Scopus, PubMed, およびWeb of Scienceの体系的な検索では、726のユニークな記事が特定され、そのうち17が包含基準を満たした。
これらの研究は、臨床補助、カウンセリング、セラピー、情緒的支援などの応用を含んでいた。
しかし、評価法はしばしば非標準化され、ほとんどの研究はコンパビリティとロバスト性を制限するアドホックスケールに依存していた。
プライバシー、安全、公平性もしばしば過小評価された。
さらに、OpenAIのGPTシリーズのようなプロプライエタリなモデルへの依存は、透明性と再現性に対する懸念を高める。
LLMは、特に保護されていない地域では、メンタルヘルスへのアクセスを拡大する可能性を示しているが、現在の証拠は独立した介入としての使用を完全には支持していない。
より厳格で標準化された評価と倫理的監督は、これらのツールが安全かつ効果的に臨床実践に統合できることを保証するために必要である。
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