論文の概要: GPT-4 on Clinic Depression Assessment: An LLM-Based Pilot Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00199v1
- Date: Tue, 31 Dec 2024 00:32:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-05 17:16:59.309348
- Title: GPT-4 on Clinic Depression Assessment: An LLM-Based Pilot Study
- Title（参考訳）: 臨床うつ病評価におけるGPT-4 : LLMによるパイロット研究
- Authors: Giuliano Lorenzoni, Pedro Elkind Velmovitsky, Paulo Alencar, Donald Cowan,
- Abstract要約: 転写解析に基づく臨床うつ病評価におけるGPT-4の使用について検討した。
本稿では,患者インタビューを2つのカテゴリーに分類するモデルの能力について検討する。
その結果, GPT-4の精度およびF1スコアは, 構成によって大きく変動することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886538
- License:
- Abstract: Depression has impacted millions of people worldwide and has become one of the most prevalent mental disorders. Early mental disorder detection can lead to cost savings for public health agencies and avoid the onset of other major comorbidities. Additionally, the shortage of specialized personnel is a critical issue because clinical depression diagnosis is highly dependent on expert professionals and is time consuming. In this study, we explore the use of GPT-4 for clinical depression assessment based on transcript analysis. We examine the model's ability to classify patient interviews into binary categories: depressed and not depressed. A comparative analysis is conducted considering prompt complexity (e.g., using both simple and complex prompts) as well as varied temperature settings to assess the impact of prompt complexity and randomness on the model's performance. Results indicate that GPT-4 exhibits considerable variability in accuracy and F1-Score across configurations, with optimal performance observed at lower temperature values (0.0-0.2) for complex prompts. However, beyond a certain threshold (temperature >= 0.3), the relationship between randomness and performance becomes unpredictable, diminishing the gains from prompt complexity. These findings suggest that, while GPT-4 shows promise for clinical assessment, the configuration of the prompts and model parameters requires careful calibration to ensure consistent results. This preliminary study contributes to understanding the dynamics between prompt engineering and large language models, offering insights for future development of AI-powered tools in clinical settings.
- Abstract（参考訳）: うつ病は世界中で何百万人もの人々に影響を与えており、最も多い精神疾患の1つとなっている。
早期の精神障害検出は、公衆衛生機関のコスト削減につながり、他の主要な共同作業の開始を避けることができる。
さらに、専門職の不足は、臨床うつ病の診断が専門家に大きく依存し、時間を要するため、重要な問題である。
本研究では,転写解析に基づく臨床うつ病評価におけるGPT-4の使用について検討した。
本稿では,患者インタビューを2つのカテゴリーに分類するモデルの能力について検討する。
モデルの性能に対する急激な複雑さとランダム性の影響を評価するために、比較分析を行い(例えば、単純なプロンプトと複雑なプロンプトの両方を用いて)、様々な温度設定を考慮に入れた。
その結果, GPT-4は, 複雑なプロンプトに対して低い温度値 (0.0-0.2) で最適性能が観察され, 精度とF1スコアに有意なばらつきがあることが示唆された。
しかし、一定のしきい値(温度>=0.3)を超えると、ランダム性と性能の関係は予測不能となり、迅速な複雑性による利得が低下する。
これらの結果から, GPT-4は臨床評価に有意であるが, プロンプトとモデルパラメータの設定には, 一貫性のある結果を得るためには, 慎重な校正が必要であることが示唆された。
この予備的な研究は、素早いエンジニアリングと大規模言語モデルの間のダイナミクスの理解に寄与し、臨床環境でAIを活用したツールを将来開発するための洞察を提供する。
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