論文の概要: How Real Are Synthetic Therapy Conversations? Evaluating Fidelity in Prolonged Exposure Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21800v2
• Date: Thu, 01 May 2025 16:44:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.084951
• Title: How Real Are Synthetic Therapy Conversations? Evaluating Fidelity in Prolonged Exposure Dialogues
• Title（参考訳）: 合成療法の会話はどこまでリアルか : 長期露光対話における忠実度の評価
• Authors: Suhas BN, Dominik Mattioli, Saeed Abdullah, Rosa I. Arriaga, Chris W. Wiese, Andrew M. Sherrill,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.227593857814364
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing adoption of synthetic data in healthcare is driven by privacy concerns, limited access to real-world data, and the high cost of annotation. This work explores the use of synthetic Prolonged Exposure (PE) therapeutic conversations for Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) as a scalable alternative for training and evaluating clinical models. We systematically compare real and synthetic dialogues using linguistic, structural, and protocol-specific metrics, including turn-taking patterns and treatment fidelity. We also introduce and evaluate PE-specific metrics derived from linguistic analysis and semantic modeling, offering a novel framework for assessing clinical fidelity beyond surface fluency. Our findings show that although synthetic data holds promise for mitigating data scarcity and protecting patient privacy, it can struggle to capture the subtle dynamics of therapeutic interactions. Synthetic therapy dialogues closely match structural features of real-world conversations (e.g., speaker switch ratio: 0.98 vs. 0.99); however, they may not adequately reflect key fidelity markers (e.g., distress monitoring). We highlight gaps in existing evaluation frameworks and advocate for fidelity-aware metrics that go beyond surface fluency to uncover clinically significant failures. Our findings clarify where synthetic data can effectively complement real-world datasets -- and where critical limitations remain.
• Abstract（参考訳）: 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)治療会話を, 臨床モデルのトレーニングおよび評価のためのスケーラブルな代替手段として活用することを検討する。 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,実と合成の対話を体系的に比較する。 また,言語解析とセマンティックモデリングから導かれるPE特異的な指標を導入,評価し,表面流速を超える臨床忠実度を評価するための新しい枠組みを提供する。 以上の結果から, 合成データはデータ不足を軽減し, 患者のプライバシ保護を約束するが, 治療相互作用の微妙なダイナミクスを捉えるのに苦労する可能性が示唆された。 合成療法の対話は、現実世界の会話の構造的特徴(例えば、話者スイッチ比0.98対0.99)と密接に一致している。 我々は、既存の評価フレームワークのギャップを強調し、臨床的に重要な障害を明らかにするために表面流速を超えるフィデリティ対応メトリクスを提唱する。 我々の発見は、合成データが現実世界のデータセットを効果的に補完できる場所と、重要な制限が残っている場所を明らかにした。

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