論文の概要: Thousand Voices of Trauma: A Large-Scale Synthetic Dataset for Modeling Prolonged Exposure Therapy Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13955v4
- Date: Fri, 16 May 2025 14:12:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-19 14:36:12.869032
- Title: Thousand Voices of Trauma: A Large-Scale Synthetic Dataset for Modeling Prolonged Exposure Therapy Conversations
- Title（参考訳）: 何千ものトラウマの声:長期露光療法会話をモデル化するための大規模合成データセット
- Authors: Suhas BN, Andrew M. Sherrill, Rosa I. Arriaga, Chris W. Wiese, Saeed Abdullah,
- Abstract要約: Thousand Voices of Traumaは、PTSDの長期露光療法プロトコルに基づく、3000件のセラピー会話の総合ベンチマークデータセットである。
データセットには500のユニークなケースが含まれており、それぞれが治療の進行を反映する6つの会話視点を通して探索されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.896936087097492
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The advancement of AI systems for mental health support is hindered by limited access to therapeutic conversation data, particularly for trauma treatment. We present Thousand Voices of Trauma, a synthetic benchmark dataset of 3,000 therapy conversations based on Prolonged Exposure therapy protocols for Post-traumatic Stress Disorder (PTSD). The dataset comprises 500 unique cases, each explored through six conversational perspectives that mirror the progression of therapy from initial anxiety to peak distress to emotional processing. We incorporated diverse demographic profiles (ages 18-80, M=49.3, 49.4% male, 44.4% female, 6.2% non-binary), 20 trauma types, and 10 trauma-related behaviors using deterministic and probabilistic generation methods. Analysis reveals realistic distributions of trauma types (witnessing violence 10.6%, bullying 10.2%) and symptoms (nightmares 23.4%, substance abuse 20.8%). Clinical experts validated the dataset's therapeutic fidelity, highlighting its emotional depth while suggesting refinements for greater authenticity. We also developed an emotional trajectory benchmark with standardized metrics for evaluating model responses. This privacy-preserving dataset addresses critical gaps in trauma-focused mental health data, offering a valuable resource for advancing both patient-facing applications and clinician training tools.
- Abstract（参考訳）: メンタルヘルス支援のためのAIシステムの進歩は、特に外傷治療のための治療会話データへのアクセス制限によって妨げられている。
外傷後ストレス障害(PTSD)に対する長期曝露療法プロトコルに基づく,3000件のセラピー会話の総合的ベンチマークデータセットであるTraumaの千声について紹介する。
データセットは500のユニークなケースで構成されており、それぞれ6つの会話的視点を通して、最初の不安からピークの苦痛から感情的な処理まで、治療の進行を反映している。
対象は,18～80歳,M=49.3歳,男性49.4%,女性44.4%,非バイナリ6.2%,トラウマ20種,外傷関連10種であった。
分析によると、トラウマの種類は現実的な分布(暴力10.6%、いじめ10.2%)と症状23.4%、薬物乱用20.8%)である。
臨床専門家はデータセットの治療的忠実さを検証し、その感情的な深さを強調しながら、より信頼性の高い改善を提案する。
また,モデル応答評価のための標準指標を用いた感情軌跡ベンチマークも開発した。
このプライバシー保護データセットは、トラウマに焦点を当てたメンタルヘルスデータにおいて重要なギャップに対処する。
関連論文リスト
- How Real Are Synthetic Therapy Conversations? Evaluating Fidelity in Prolonged Exposure Dialogues [11.227593857814364]
医療における合成データの採用の増加は、プライバシの懸念、現実世界のデータへのアクセスの制限、アノテーションのコストの高騰によって引き起こされる。
本研究は、外傷後ストレス障害(PTSD)に対するPE(Prolonged Exposure)治療会話の使用について検討する。
我々は、ターンテイクパターンや治療の忠実度を含む言語、構造、プロトコル固有のメトリクスを用いて、実際の対話と合成対話を比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-30T16:56:56Z) - Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities [61.633126163190724]
精神病は、社会的、個人的コストがかなり高い広範囲で不安定な状態である。
近年の人工知能(AI)の進歩は、うつ病、不安障害、双極性障害、統合失調症、外傷後ストレス障害などの病態を認識し、対処するための大きな可能性を秘めている。
データセットやトレーニング済みモデルからの機密データ漏洩のリスクを含むプライバシー上の懸念は、これらのAIシステムを実際の臨床環境にデプロイする上で、依然として重要な障壁である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-01T15:10:02Z) - Enhancing PTSD Outcome Prediction with Ensemble Models in Disaster Contexts [0.9249657468385778]
外傷後ストレス障害(PTSD)は、外傷性事象に曝される個人に影響を与える重要な精神疾患である。
PTSDの早期発見と効果的な介入は、治療を受けなければ長期の心理的苦痛につながる可能性があるため、極めて重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-16T01:44:43Z) - MentalArena: Self-play Training of Language Models for Diagnosis and Treatment of Mental Health Disorders [59.515827458631975]
メンタルヘルス障害は世界で最も深刻な病気の1つである。
プライバシーに関する懸念は、パーソナライズされた治療データのアクセシビリティを制限する。
MentalArenaは、言語モデルをトレーニングするためのセルフプレイフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T13:06:40Z) - The Language of Trauma: Modeling Traumatic Event Descriptions Across Domains with Explainable AI [21.42892904742426]
心理的外傷は、様々な悲惨な出来事の後に現れ、様々なオンラインの文脈で捉えられる。
トラウマ関連データセットの複雑さを増す言語モデルを訓練することで、このギャップに対処する。
以上の結果から, 微調整されたRoBERTaモデルは, 領域内における外傷発生の予測に優れることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-12T08:05:30Z) - Non-Invasive Suicide Risk Prediction Through Speech Analysis [74.8396086718266]
自動自殺リスク評価のための非侵襲的音声ベースアプローチを提案する。
我々は、wav2vec、解釈可能な音声・音響特徴、深層学習に基づくスペクトル表現の3つの特徴セットを抽出する。
我々の最も効果的な音声モデルは、6.6.2,%$のバランスの取れた精度を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T12:33:57Z) - A Novel Stochastic Transformer-based Approach for Post-Traumatic Stress Disorder Detection using Audio Recording of Clinical Interviews [3.09988520562118]
PTSD(Post-traumatic stress disorder)は、外傷的な出来事を目撃または経験した後に発症する精神疾患である。
PTSD 尺度 (CAPS) と PTSD Check List for Civilians (PCL-C) は、PTSD の診断における金の基準である。
本研究は,臨床面接における音声記録を用いたPTSD検出の最先端性能を実現するための深層学習に基づくアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T14:11:40Z) - GDPR Compliant Collection of Therapist-Patient-Dialogues [48.091760741427656]
我々は、欧州連合の一般データプライバシ規則の下で、精神医学クリニックでセラピストと患者との対話の収集を始める際に直面した課題について詳しく述べる。
本稿では、手順の各ステップの概要を述べ、この分野でのさらなる研究を動機付ける潜在的な落とし穴を指摘した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-22T15:51:10Z) - PTSD in the Wild: A Video Database for Studying Post-Traumatic Stress
Disorder Recognition in Unconstrained Environments [9.272889136803212]
PTSDは慢性的な精神状態であり、破滅的な生命現象に反応して発達する。
本稿では,PTSD自動診断のための新しいビデオデータベースを公開し,注釈付けし,公開するために準備した。
野生データセットにおけるPTSDに基づくコンピュータビジョンと機械学習に基づくアプローチを評価するためのベンチマークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-28T13:30:26Z) - 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) - MIA-Prognosis: A Deep Learning Framework to Predict Therapy Response [58.0291320452122]
本稿では,患者の予後と治療反応を予測するための統合型深層学習手法を提案する。
我々は,マルチモーダル非同期時系列分類タスクとして,確率モデリングを定式化する。
我々の予測モデルは、長期生存の観点から、低リスク、高リスクの患者をさらに階層化する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-08T15:30:17Z)
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。