論文の概要: ChatThero: An LLM-Supported Chatbot for Behavior Change and Therapeutic Support in Addiction Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20996v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 16:57:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.522341
• Title: ChatThero: An LLM-Supported Chatbot for Behavior Change and Therapeutic Support in Addiction Recovery
• Title（参考訳）: ChatThero: 適応回復のための行動変化と治療支援のためのLCM対応チャットボット
• Authors: Junda Wang, Zonghai Yao, Zhichao Yang, Lingxi Li, Junhui Qian, Hong Yu,
• Abstract要約: サブスタンス・ユース障害(SUD)は世界中で3600万人以上に影響を与えるが、スティグマ、モチベーション・バリア、パーソナライズされたサポートによる効果的なケアを受ける人は少ない。 認知行動療法(CBT)とモチベーション面接(MI)を基礎とした動的患者モデリングと文脈感応的治療対話と適応的説得戦略を併用したマルチエージェント会話フレームワークChatTheroを提案する。 評価では、ChatTheroは患者のモチベーションの平均利得が41.5%、治療信頼性が0.49%向上し、GPT-4oよりも26%少ないターンのハードケースを解決し、自動化およびヒトの臨床評価の両方を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.866051319588465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Substance use disorders (SUDs) affect over 36 million people worldwide, yet few receive effective care due to stigma, motivational barriers, and limited personalized support. Although large language models (LLMs) show promise for mental-health assistance, most systems lack tight integration with clinically validated strategies, reducing effectiveness in addiction recovery. We present ChatThero, a multi-agent conversational framework that couples dynamic patient modeling with context-sensitive therapeutic dialogue and adaptive persuasive strategies grounded in cognitive behavioral therapy (CBT) and motivational interviewing (MI). We build a high-fidelity synthetic benchmark spanning Easy, Medium, and Hard resistance levels, and train ChatThero with a two-stage pipeline comprising supervised fine-tuning (SFT) followed by direct preference optimization (DPO). In evaluation, ChatThero yields a 41.5\% average gain in patient motivation, a 0.49\% increase in treatment confidence, and resolves hard cases with 26\% fewer turns than GPT-4o, and both automated and human clinical assessments rate it higher in empathy, responsiveness, and behavioral realism. The framework supports rigorous, privacy-preserving study of therapeutic conversation and provides a robust, replicable basis for research and clinical translation.
• Abstract（参考訳）: サブスタンス・ユース障害(SUD)は世界中で3600万人以上に影響を与えるが、スティグマ、モチベーション・バリア、パーソナライズされたサポートによる効果的なケアを受ける人は少ない。 大規模言語モデル(LLM)は精神保健支援を約束するが、ほとんどのシステムは臨床的に検証された戦略との密接な統合を欠いており、中毒回復の有効性を低下させている。 認知行動療法 (CBT) とモチベーション面接 (MI) を基礎とした動的患者モデリングと文脈感応的治療対話と適応的説得戦略を併用した多エージェント会話フレームワークChatTheroを提案する。 我々は, 簡易, 中, ハード抵抗レベルにまたがる高忠実度合成ベンチマークを構築し, 教師付き微調整 (SFT) と直接選好最適化 (DPO) からなる2段パイプラインでChatTheroを訓練した。 評価では、ChatTheroは患者のモチベーションの平均利得が41.5\%、治療の信頼性が0.49\%上昇し、GPT-4oよりも26\%低いターンでハードケースを解決する。 このフレームワークは、治療会話の厳格でプライバシー保護的な研究をサポートし、研究と臨床翻訳の堅牢で再現性の高い基盤を提供する。

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