論文の概要: Harnessing Large Language Models for Mental Health: Opportunities, Challenges, and Ethical Considerations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10370v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 13:18:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 07:48:17.102897
• Title: Harnessing Large Language Models for Mental Health: Opportunities, Challenges, and Ethical Considerations
• Title（参考訳）: メンタルヘルスのための大規模言語モデルの調和--機会・課題・倫理的考察
• Authors: Hari Mohan Pandey,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルスの専門家にリアルタイムサポート、データ統合の改善、ケアを探す行動を促進する能力を促進するAI駆動のツールである。 しかし、その実装には重大な課題と倫理的な懸念が伴う。 本稿では,精神保健におけるLLMの変容の可能性について検討し,関連する技術的・倫理的複雑さを強調し,協調的・多分野的なアプローチを提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0655356440262334
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are transforming mental health care by enhancing accessibility, personalization, and efficiency in therapeutic interventions. These AI-driven tools empower mental health professionals with real-time support, improved data integration, and the ability to encourage care-seeking behaviors, particularly in underserved communities. By harnessing LLMs, practitioners can deliver more empathetic, tailored, and effective support, addressing longstanding gaps in mental health service provision. However, their implementation comes with significant challenges and ethical concerns. Performance limitations, data privacy risks, biased outputs, and the potential for generating misleading information underscore the critical need for stringent ethical guidelines and robust evaluation mechanisms. The sensitive nature of mental health data further necessitates meticulous safeguards to protect patient rights and ensure equitable access to AI-driven care. Proponents argue that LLMs have the potential to democratize mental health resources, while critics warn of risks such as misuse and the diminishment of human connection in therapy. Achieving a balance between innovation and ethical responsibility is imperative. This paper examines the transformative potential of LLMs in mental health care, highlights the associated technical and ethical complexities, and advocates for a collaborative, multidisciplinary approach to ensure these advancements align with the goal of providing compassionate, equitable, and effective mental health support.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、治療介入におけるアクセシビリティ、パーソナライゼーション、効率を高めることにより、メンタルヘルスを変革している。 これらのAI駆動のツールは、メンタルヘルスの専門家にリアルタイムのサポート、データ統合の改善、ケアを探す行動を奨励する能力、特に保護されていないコミュニティで強化する。 LLMを利用することで、実践者はより共感的で、調整され、効果的なサポートを提供し、メンタルヘルスサービス提供における長年のギャップに対処することができる。 しかし、その実装には重大な課題と倫理的な懸念が伴う。 パフォーマンスの制限、データプライバシのリスク、バイアスのあるアウトプット、誤解を招く情報を生成する可能性は、厳格な倫理的ガイドラインと堅牢な評価メカニズムに対する重要な必要性を浮き彫りにしている。 メンタルヘルスデータの繊細な性質は、患者の権利を保護し、AIによるケアへの公平なアクセスを確保するために、慎重に保護する必要がある。 LLMは精神的な健康資源を民主化する可能性があり、悪用や治療における人間とのつながりの低下といったリスクを批判する者もいる。 イノベーションと倫理的責任のバランスを取ることが不可欠です。 本稿では、精神医療におけるLSMの変容の可能性について検討し、関連する技術的・倫理的複雑さを強調し、これらの進歩と、思いやりのある、公平で効果的なメンタルヘルス支援を提供することを目標に、協調的かつ多分野的なアプローチを提唱する。

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