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。

関連論文リスト

• CBT-Bench: Evaluating Large Language Models on Assisting Cognitive Behavior Therapy [67.23830698947637]
  認知行動療法(CBT)支援の体系的評価のための新しいベンチマークであるCBT-BENCHを提案する。 我々は, CBT-BENCHにおける3段階の課題を含む: I: 基本的CBT知識獲得, 複数選択質問のタスク; II: 認知的モデル理解, 認知的歪み分類, 主根的信念分類, きめ細かい中核信念分類のタスク; III: 治療的応答生成, CBTセラピーセッションにおける患者音声に対する応答生成のタスク。 実験結果から,LLMはCBT知識のリサイティングに優れるが,複雑な実世界のシナリオでは不十分であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T04:52:57Z)
• Enhancing AI-Driven Psychological Consultation: Layered Prompts with Large Language Models [44.99833362998488]
  我々は, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を用いて, 心理的コンサルテーションサービスの強化について検討する。 提案手法では,ユーザ入力に動的に適応する新しい階層型プロンプトシステムを提案する。 また,LLMの感情的インテリジェンスを高めるために,共感とシナリオに基づくプロンプトを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T05:47:14Z)
• Toward Large Language Models as a Therapeutic Tool: Comparing Prompting Techniques to Improve GPT-Delivered Problem-Solving Therapy [6.952909762512736]
  そこで本研究では,大規模言語モデル (LLM) を指導するためのプロンプトエンジニアリングの効果について検討する。 本稿では,プロンプトエンジニアリング手法を適切に利用することにより,プロトタイズされた治療を提供するモデルの能力を向上できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T17:25:16Z)
• LLM Questionnaire Completion for Automatic Psychiatric Assessment [49.1574468325115]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T09:03:11Z)
• Chain-of-Interaction: Enhancing Large Language Models for Psychiatric Behavior Understanding by Dyadic Contexts [4.403408362362806]
  本稿では,対話型対話による精神科的意思決定支援のための大規模言語モデルを文脈化するための,対話型連鎖促進手法を提案する。 このアプローチにより、大規模言語モデルでは、患者の行動コーディングのためのコーディングスキーム、患者の状態、およびドメイン知識を活用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T17:47:49Z)
• COMPASS: Computational Mapping of Patient-Therapist Alliance Strategies with Language Modeling [14.04866656172336]
  心理療法セッションで使用される自然言語から治療作業同盟を推定するための新しい枠組みを提案する。 提案手法は,高度大規模言語モデル(LLM)を用いて心理療法セッションの転写を解析し,それらをワーキングアライアンスインベントリにおけるステートメントの分散表現と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T16:56:44Z)
• Evaluating the Efficacy of Interactive Language Therapy Based on LLM for High-Functioning Autistic Adolescent Psychological Counseling [1.1780706927049207]
  本研究では,高機能自閉症青年に対する対話型言語治療におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性について検討した。 LLMは、従来の心理学的カウンセリング手法を強化する新しい機会を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T07:55:39Z)
• Empowering Psychotherapy with Large Language Models: Cognitive Distortion Detection through Diagnosis of Thought Prompting [82.64015366154884]
  本研究では,認知的歪み検出の課題について検討し,思考の早期発見(DoT)を提案する。 DoTは、事実と思考を分離するための主観的評価、思考と矛盾する推論プロセスを引き出すための対照的な推論、認知スキーマを要約するスキーマ分析という3つの段階を通して、患者のスピーチの診断を行う。 実験により、DoTは認知的歪み検出のためのChatGPTよりも大幅に改善され、一方で人間の専門家が承認した高品質な合理性を生成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T02:47:21Z)
• Building Emotional Support Chatbots in the Era of LLMs [64.06811786616471]
  我々は,Large Language Models (LLMs) の計算能力で人間の洞察を合成する革新的な方法論を導入する。 また,ChatGPTの文脈内学習の可能性を利用して,ExTESと呼ばれる感情支援対話データセットを生成する。 次に、LLaMAモデルに高度なチューニング手法を展開し、多様なトレーニング戦略の影響を検証し、最終的に感情的支援の相互作用に細心の注意を払ってLLMを出力する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T10:49:18Z)
• MET: Multimodal Perception of Engagement for Telehealth [52.54282887530756]
  ビデオから人間のエンゲージメントレベルを知覚する学習ベースアルゴリズムMETを提案する。 我々はメンタルヘルス患者のエンゲージメント検出のための新しいデータセットMEDICAをリリースした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T15:18:38Z)

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。