論文の概要: From Conversation to Automation: Leveraging Large Language Models to Analyze Strategies in Problem Solving Therapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06101v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 16:54:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:27:37.682908
• Title: From Conversation to Automation: Leveraging Large Language Models to Analyze Strategies in Problem Solving Therapy
• Title（参考訳）: 会話から自動化へ:大規模言語モデルを活用して問題解決療法の戦略分析
• Authors: Elham Aghakhani, Lu Wang, Karla T. Washington, George Demiris, Jina Huh-Yoo, Rezvaneh Rezapour,
• Abstract要約: 問題解決療法(PST)は、個人がストレスを管理し、個人の問題を解決するのに役立つ。 メンタルヘルスがチャットボットや大規模言語モデル(LLM)のような技術を統合するにつれ、PSTを効果的に自動化する方法を理解することが重要である。 本研究は、匿名化された治療転写産物を利用して、様々なLSMモデルとトランスフォーマーモデルを用いて治療介入を分析し分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.700608883427542
• License:
• Abstract: Problem-solving therapy (PST) is a structured psychological approach that helps individuals manage stress and resolve personal issues by guiding them through problem identification, solution brainstorming, decision-making, and outcome evaluation. As mental health care increasingly integrates technologies like chatbots and large language models (LLMs), understanding how PST can be effectively automated is important. This study leverages anonymized therapy transcripts to analyze and classify therapeutic interventions using various LLMs and transformer-based models. Our results show that GPT-4o achieved the highest accuracy (0.76) in identifying PST strategies, outperforming other models. Additionally, we introduced a new dimension of communication strategies that enhances the current PST framework, offering deeper insights into therapist-client interactions. This research demonstrates the potential of LLMs to automate complex therapeutic dialogue analysis, providing a scalable, efficient tool for mental health interventions. Our annotation framework can enhance the accessibility, effectiveness, and personalization of PST, supporting therapists in real-time with more precise, targeted interventions.
• Abstract（参考訳）: 問題解決療法(英: problem-solving therapy、PST)は、個人がストレスを管理し、問題解決、意思決定、結果評価を通じて個人的問題を導くことを支援する、構造化された心理的アプローチである。 メンタルヘルスがチャットボットや大規模言語モデル(LLM)のような技術を統合するにつれ、PSTを効果的に自動化する方法を理解することが重要である。 本研究は、匿名化された治療転写産物を利用して、様々なLSMモデルとトランスフォーマーモデルを用いて治療介入を分析し分類する。 その結果, GPT-4o は他のモデルよりも高い精度 (0.76) を示した。 さらに、我々は、セラピストとクライアントの相互作用に関する深い洞察を提供する、現在のPSTフレームワークを強化するコミュニケーション戦略の新たな次元を導入しました。 本研究は、複雑な治療対話分析を自動化するLLMの可能性を実証し、メンタルヘルス介入のためのスケーラブルで効率的なツールを提供する。 我々のアノテーションフレームワークは、PSTのアクセシビリティ、有効性、パーソナライズを向上し、より正確で標的とした介入でリアルタイムでセラピストを支援する。

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