論文の概要: Predicting Depression in Screening Interviews from Interactive Multi-Theme Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12204v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 12:37:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:08:51.666543
• Title: Predicting Depression in Screening Interviews from Interactive Multi-Theme Collaboration
• Title（参考訳）: 対話型多テーマコラボレーションによる面接における抑うつの予測
• Authors: Xianbing Zhao, Yiqing Lyu, Di Wang, Buzhou Tang,
• Abstract要約: 本稿では,対話型抑うつ検出フレームワークを提案する。 テキスト内学習技術を活用して、臨床面接におけるテーマを特定し、テーマ内およびテーマ間相関の両方をモデル化する。 臨床医の興味をシミュレートするためにAIによるフィードバックを採用し、テーマのインタラクティブな調整が重要となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.354123389077092
• License:
• Abstract: Automatic depression detection provides cues for early clinical intervention by clinicians. Clinical interviews for depression detection involve dialogues centered around multiple themes. Existing studies primarily design end-to-end neural network models to capture the hierarchical structure of clinical interview dialogues. However, these methods exhibit defects in modeling the thematic content of clinical interviews: 1) they fail to capture intra-theme and inter-theme correlation explicitly, and 2) they do not allow clinicians to intervene and focus on themes of interest. To address these issues, this paper introduces an interactive depression detection framework. This framework leverages in-context learning techniques to identify themes in clinical interviews and then models both intra-theme and inter-theme correlation. Additionally, it employs AI-driven feedback to simulate the interests of clinicians, enabling interactive adjustment of theme importance. PDIMC achieves absolute improvements of 35\% and 12\% compared to the state-of-the-art on the depression detection dataset DAIC-WOZ, which demonstrates the effectiveness of modeling theme correlation and incorporating interactive external feedback.
• Abstract（参考訳）: 自動うつ病検出は、臨床医による早期臨床介入のための手がかりを提供する。 うつ病検出のための臨床面接には、複数のテーマを中心とした対話が含まれる。 既存の研究では、主に、臨床面接対話の階層構造を捉えるために、エンドツーエンドのニューラルネットワークモデルを設計している。 しかし、これらの手法は、臨床面接のテーマ内容のモデル化における欠陥を示す。 1)テーマ内およびテーマ間相関を明示的に捉えられず、 2) 臨床医が介入し、関心のテーマに焦点を合わせることを許さない。 これらの問題に対処するために,対話型抑うつ検出フレームワークを提案する。 このフレームワークは、コンテキスト内学習技術を活用して、臨床面接におけるテーマを特定し、テーマ内およびテーマ間相関の両方をモデル化する。 さらに、AIによるフィードバックを使って、臨床医の関心をシミュレートし、テーマの重要性をインタラクティブに調整できる。 PDIMC は抑うつ検出データセット DAIC-WOZ の最先端技術と比較して絶対的に 35 % と 12 % の改善を実現している。

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