論文の概要: PsyGUARD: An Automated System for Suicide Detection and Risk Assessment in Psychological Counseling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20243v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 12:28:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-02 11:58:29.546448
- Title: PsyGUARD: An Automated System for Suicide Detection and Risk Assessment in Psychological Counseling
- Title(参考訳): PsyGUARD:心理学的カウンセリングにおける自殺検出とリスクアセスメントの自動化システム
- Authors: Huachuan Qiu, Lizhi Ma, Zhenzhong Lan,
- Abstract要約: PsyGUARDは自殺を検知し、心理的カウンセリングのリスクを評価する自動化システムである。
細粒度自殺検知における自動システムの能力を評価するため,我々は一連のベースラインを構築した。
安全で,かつ,適切な応答を提供し,さらなる評価を支援するために,リスクアセスメントフレームワークのスイートを構築することを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.667201688174726
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As awareness of mental health issues grows, online counseling support services are becoming increasingly prevalent worldwide. Detecting whether users express suicidal ideation in text-based counseling services is crucial for identifying and prioritizing at-risk individuals. However, the lack of domain-specific systems to facilitate fine-grained suicide detection and corresponding risk assessment in online counseling poses a significant challenge for automated crisis intervention aimed at suicide prevention. In this paper, we propose PsyGUARD, an automated system for detecting suicide ideation and assessing risk in psychological counseling. To achieve this, we first develop a detailed taxonomy for detecting suicide ideation based on foundational theories. We then curate a large-scale, high-quality dataset called PsySUICIDE for suicide detection. To evaluate the capabilities of automated systems in fine-grained suicide detection, we establish a range of baselines. Subsequently, to assist automated services in providing safe, helpful, and tailored responses for further assessment, we propose to build a suite of risk assessment frameworks. Our study not only provides an insightful analysis of the effectiveness of automated risk assessment systems based on fine-grained suicide detection but also highlights their potential to improve mental health services on online counseling platforms. Code, data, and models are available at https://github.com/qiuhuachuan/PsyGUARD.
- Abstract(参考訳): メンタルヘルス問題に対する認識が高まるにつれ、オンラインカウンセリング支援サービスが世界中に広まっている。
テキストベースのカウンセリングサービスにおいて、ユーザが自殺的思考を表現するかどうかを検出することは、リスクのある個人を特定し優先順位付けするために重要である。
しかし, オンラインカウンセリングにおいて, きめ細かい自殺検知とそれに伴うリスク評価を容易にするドメイン固有システムが欠如していることは, 自殺予防を目的とした自動危機介入にとって大きな課題となっている。
本稿では,自殺を検知し,心理的カウンセリングのリスクを評価するシステムであるPsyGUARDを提案する。
そこで我々はまず,基礎理論に基づく自殺の考えを検出するための詳細な分類法を開発した。
次に、自殺検出のためにPsySUICIDEと呼ばれる大規模で高品質なデータセットをキュレートする。
細粒度自殺検知における自動システムの能力を評価するため,我々は一連のベースラインを構築した。
その後、安全で有用な、適切な応答を提供する自動化サービスを支援するために、リスクアセスメントフレームワークのスイートを構築することを提案する。
本研究は、細粒度自殺検出に基づく自動リスクアセスメントシステムの有効性の洞察に富んだ分析だけでなく、オンラインカウンセリングプラットフォームにおけるメンタルヘルスサービス改善の可能性も浮き彫りにした。
コード、データ、モデルはhttps://github.com/qiuhuachuan/PsyGUARD.comで入手できる。
関連論文リスト
- SouLLMate: An Adaptive LLM-Driven System for Advanced Mental Health Support and Assessment, Based on a Systematic Application Survey [9.146311285410631]
メンタルヘルスの問題は個人の日常生活に大きな影響を及ぼすが、多くの人は利用可能なオンラインリソースでも必要な支援を受けていない。
この研究は、最先端のAI技術を通じて、アクセス可能で、スティグマフリーで、パーソナライズされ、リアルタイムなメンタルヘルスサポートを提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-06T17:11:29Z) - An Exploratory Deep Learning Approach for Predicting Subsequent Suicidal Acts in Chinese Psychological Support Hotlines [13.59130559079134]
自殺リスク評価のためのスケールベースの予測手法の精度は、オペレーターの専門性によって大きく異なる可能性がある。
本研究は,中国における自殺リスクを予測するために,長期音声データにディープラーニングを適用した最初の事例である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-29T11:51:41Z) - Non-Invasive Suicide Risk Prediction Through Speech Analysis [74.8396086718266]
自動自殺リスク評価のための非侵襲的音声ベースアプローチを提案する。
我々は、wav2vec、解釈可能な音声・音響特徴、深層学習に基づくスペクトル表現の3つの特徴セットを抽出する。
我々の最も効果的な音声モデルは、6.6.2,%$のバランスの取れた精度を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-18T12:33:57Z) - Risks from Language Models for Automated Mental Healthcare: Ethics and Structure for Implementation [0.0]
本稿では、自律性のレベルを規定し、倫理的要件を概説し、AIエージェントに最適なデフォルト動作を定義する構造化フレームワークを提案する。
また,16のメンタルヘルス関連質問紙を用いて,14の最先端言語モデル(既成語10種,微調整語4種)を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T15:05:06Z) - PsychoGAT: A Novel Psychological Measurement Paradigm through Interactive Fiction Games with LLM Agents [68.50571379012621]
心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。
心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T18:00:30Z) - PsySafe: A Comprehensive Framework for Psychological-based Attack, Defense, and Evaluation of Multi-agent System Safety [70.84902425123406]
大規模言語モデル(LLM)で拡張されたマルチエージェントシステムは、集団知能において重要な能力を示す。
しかし、悪意のある目的のためにこのインテリジェンスを誤用する可能性があり、重大なリスクが生じる。
本研究では,エージェント心理学を基盤とした枠組み(PsySafe)を提案し,エージェントのダークパーソナリティ特性がリスク行動にどう影響するかを明らかにする。
実験の結果,エージェント間の集団的危険行動,エージェントが危険な行動を行う際の自己反射,エージェントの心理的評価と危険な行動との相関など,いくつかの興味深い現象が明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T12:11:55Z) - Am I No Good? Towards Detecting Perceived Burdensomeness and Thwarted
Belongingness from Suicide Notes [51.378225388679425]
本稿では,自殺ノートから知覚的バーデンサムネス(PB)とThwarted Belongingness(TB)を検出する新しい課題に対処するエンドツーエンドマルチタスクシステムを提案する。
また、ベンチマークCEASE-v2.0データセットに基づいて、手動で翻訳したコード混合自殺メモコーパス、CoMCEASE-v2.0を導入する。
自殺ノートの時間方向と感情情報を利用して全体のパフォーマンスを向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-20T06:31:08Z) - Weakly-Supervised Methods for Suicide Risk Assessment: Role of Related
Domains [19.397193137918176]
本稿では,自殺リスク評価に対する弱監督的アプローチのいくつかのクラスに対する実証的研究を提案する。
精神保健に関する問題(不安、抑うつなど)に基づく疑似ラベルの使用は、自殺リスク評価のためのモデルパフォーマンスの向上に役立つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T04:31:06Z) - Characterization of Time-variant and Time-invariant Assessment of
Suicidality on Reddit using C-SSRS [9.424631103856596]
Redditデータから,重症度と時間性の観点から自殺リスクを評価するディープラーニングアルゴリズムを開発した。
本研究では, 時間変動アプローチが自殺関連思考と支持行動の評価において時間不変手法を上回っていることを示唆した。
提案手法は臨床診断面接と統合して自殺リスク評価を改善することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-09T01:39:41Z) - Suicidal Ideation and Mental Disorder Detection with Attentive Relation
Networks [43.2802002858859]
本稿では,語彙に基づく感情スコアと潜在トピックを用いたテキスト表現を強化する。
本研究は,自殺思考と精神障害を関連するリスク指標を用いて検出する関係ネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-16T11:18:55Z) - Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and
active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning
and concept drift [62.997667081978825]
人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。
本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-13T13:54:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。