論文の概要: Enhanced Large Language Models for Effective Screening of Depression and Anxiety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08769v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 12:42:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:42.104709
• Title: Enhanced Large Language Models for Effective Screening of Depression and Anxiety
• Title（参考訳）: 抑うつと不安の効果的なスクリーニングのための拡張された大規模言語モデル
• Authors: June M. Liu, Mengxia Gao, Sahand Sabour, Zhuang Chen, Minlie Huang, Tatia M. C. Lee,
• Abstract要約: 本稿では,臨床面接を合成するためのパイプラインを導入し,対話型対話を1,157件紹介する(PsyInterview)。 EmoScanは、粗末(不安やうつ病など)と微妙な障害(うつ病など)を区別し、高品質な面接を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.81045754697482
• License:
• Abstract: Depressive and anxiety disorders are widespread, necessitating timely identification and management. Recent advances in Large Language Models (LLMs) offer potential solutions, yet high costs and ethical concerns about training data remain challenges. This paper introduces a pipeline for synthesizing clinical interviews, resulting in 1,157 interactive dialogues (PsyInterview), and presents EmoScan, an LLM-based emotional disorder screening system. EmoScan distinguishes between coarse (e.g., anxiety or depressive disorders) and fine disorders (e.g., major depressive disorders) and conducts high-quality interviews. Evaluations showed that EmoScan exceeded the performance of base models and other LLMs like GPT-4 in screening emotional disorders (F1-score=0.7467). It also delivers superior explanations (BERTScore=0.9408) and demonstrates robust generalizability (F1-score of 0.67 on an external dataset). Furthermore, EmoScan outperforms baselines in interviewing skills, as validated by automated ratings and human evaluations. This work highlights the importance of scalable data-generative pipelines for developing effective mental health LLM tools.
• Abstract（参考訳）: うつ病と不安障害は広く、タイムリーな識別と管理を必要とする。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は潜在的な解決策を提供するが、トレーニングデータに対する高いコストと倫理的懸念は依然として課題である。 本稿では,臨床面接を合成するパイプラインを提案し,その結果,対話型対話(PsyInterview)が1,157件,LCMに基づく感情障害スクリーニングシステムであるEmoScanについて紹介する。 EmoScanは、粗末(不安、うつ病など)と微妙な障害(うつ病など)を区別し、高品質な面接を行う。 EmoScanは、感情障害(F1-score=0.7467)のスクリーニングにおいて、ベースモデルやGPT-4のような他のLLMの性能を上回った(F1-score=0.7467)。 また、優れた説明(BERTScore=0.9408)を提供し、堅牢な一般化性を示す(F1スコアは外部データセットで0.67)。 さらに、EmoScanは、自動評価と人的評価によって検証されるように、面接スキルのベースラインよりも優れています。 この研究は、効果的なメンタルヘルスLLMツールを開発する上で、スケーラブルなデータ生成パイプラインの重要性を強調します。

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