論文の概要: Generating Medically-Informed Explanations for Depression Detection using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14671v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 19:23:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 17:45:40.819598
• Title: Generating Medically-Informed Explanations for Depression Detection using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いた抑うつ検出のための医用インフォームド記述の生成
• Authors: Xiangyong Chen, Xiaochuan Lin,
• Abstract要約: ソーシャルメディアデータからうつ病を早期に検出することは、タイムリーな介入の貴重な機会となる。 本稿では,LLM-MTD(Large Language Model for Multi-Task Depression Detection)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.325953054381901
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early detection of depression from social media data offers a valuable opportunity for timely intervention. However, this task poses significant challenges, requiring both professional medical knowledge and the development of accurate and explainable models. In this paper, we propose LLM-MTD (Large Language Model for Multi-Task Depression Detection), a novel approach that leverages a pre-trained large language model to simultaneously classify social media posts for depression and generate textual explanations grounded in medical diagnostic criteria. We train our model using a multi-task learning framework with a combined loss function that optimizes both classification accuracy and explanation quality. We evaluate LLM-MTD on the benchmark Reddit Self-Reported Depression Dataset (RSDD) and compare its performance against several competitive baseline methods, including traditional machine learning and fine-tuned BERT. Our experimental results demonstrate that LLM-MTD achieves state-of-the-art performance in depression detection, showing significant improvements in AUPRC and other key metrics. Furthermore, human evaluation of the generated explanations reveals their relevance, completeness, and medical accuracy, highlighting the enhanced interpretability of our approach. This work contributes a novel methodology for depression detection that combines the power of large language models with the crucial aspect of explainability.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアデータからうつ病を早期に検出することは、タイムリーな介入の貴重な機会となる。 しかし、この課題は、専門的な医療知識と正確で説明可能なモデルの開発の両方を必要とする、重大な課題を引き起こす。 本稿では,LLM-MTD(Large Language Model for Multi-Task Depression Detection, LLM-MTD)を提案する。 我々は、分類精度と説明品質の両方を最適化する損失関数を組み合わせたマルチタスク学習フレームワークを用いてモデルを訓練する。 Reddit Self-Reported Depression Dataset (RSDD) のベンチマークでLSM-MTDを評価し,従来の機械学習や細調整BERTなど,いくつかの競合するベースライン手法と比較した。 実験の結果,LLM-MTDは抑うつ検出における最先端性能を実現し,AUPRCおよび他の重要な指標の大幅な改善を示した。 さらに, 人為的評価により, その妥当性, 完全性, 医療的精度が明らかになり, 提案手法の解釈可能性の向上が示唆された。 この研究は、大きな言語モデルのパワーと説明可能性の重要な側面を組み合わせた、抑うつ検出のための新しい方法論に寄与する。

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