論文の概要: LETGAMES: An LLM-Powered Gamified Approach to Cognitive Training for Patients with Cognitive Impairment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09566v1
- Date: Wed, 18 Feb 2026 15:32:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.50251
- Title: LETGAMES: An LLM-Powered Gamified Approach to Cognitive Training for Patients with Cognitive Impairment
- Title(参考訳): LETGAMES:認知障害患者に対する認知訓練のためのLLMによるゲーミフィケーションアプローチ
- Authors: Jingwei Shi, Shengyu Tao, Xinxiang Yin, Chen Huang, Wenqiang Lei, See-Kiong Ng,
- Abstract要約: 認知訓練のための治療ツールとしてのゲームの利用は、認知障害のある患者にとって有益である。
自動的かつパーソナライズされたゲームデザインのための LLM を利用した手法を提案する。
ダンジョンズ&ドラゴンズにインスパイアされたLETGAMESは、オープンワールドのインタラクティブな物語ゲームを生成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 59.095718698828286
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The application of games as a therapeutic tool for cognitive training is beneficial for patients with cognitive impairments. However, effective game design for individual patient is resource-intensive. To this end, we propose an LLM-powered method, \ours, for automated and personalized therapeutic game design. Inspired by the Dungeons & Dragons, LETGAMES generates an open-world interactive narrative game. It not only generates game scenarios and challenges that target specific cognitive domains, but also employs conversational strategies to offer guidance and companionship. To validate its efficacy, we pioneer a psychology-grounded evaluation protocol LETGAMESEVAL, establishing comprehensive metrics for rehabilitative assessment. Building upon this, our experimental results from both LLM-based assessors and human expert evaluations demonstrate the significant potential of our approach, positioning LETGAMES as a promising solution to the widespread need for more accessible and tailored cognitive training tools. Our code will be open-sourced upon acceptance.
- Abstract(参考訳): 認知訓練のための治療ツールとしてのゲームの利用は、認知障害のある患者にとって有益である。
しかし,個々の患者に対する効果的なゲームデザインは資源集約型である。
そこで本研究では,自動的かつパーソナライズされたゲームデザインのための LLM 方式である \ours を提案する。
ダンジョンズ&ドラゴンズにインスパイアされたLETGAMESは、オープンワールドのインタラクティブな物語ゲームを生成する。
特定の認知領域をターゲットにしたゲームシナリオや課題を生成するだけでなく、ガイダンスや協力を提供するための会話戦略も採用している。
本手法の有効性を検証するため,心理学的評価プロトコル LETGAMESEVAL を考案し,リハビリテーション評価のための総合的指標を確立した。
LLMに基づく評価と人間の専門家による評価の両方による実験結果から、LETGAMESは、よりアクセシブルでカスタマイズされた認知訓練ツールの幅広いニーズに対する、有望な解決策として位置づけられ、アプローチの有意義な可能性を実証した。
私たちのコードは受け入れ次第オープンソースになります。
関連論文リスト
- Reframe Your Life Story: Interactive Narrative Therapist and Innovative Moment Assessment with Large Language Models [72.36715571932696]
物語療法は、個人が問題のある人生の物語を代替品の力に変えるのに役立つ。
現在のアプローチでは、特殊精神療法ではリアリズムが欠如しており、時間とともに治療の進行を捉えることができない。
Int(Interactive Narrative Therapist)は、治療段階を計画し、反射レベルを誘導し、文脈的に適切な専門家のような反応を生成することによって、専門家の物語セラピストをシミュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-27T11:52:09Z) - Therapy as an NLP Task: Psychologists' Comparison of LLMs and Human Peers in CBT [6.932239020477335]
大規模言語モデル(LLM)はアドホックセラピストとして使われている。
本研究は,ヒトカウンセラーのセッションレベルの行動と,同僚のチームが単一セッション認知行動療法を行うように促したLDMの行動とを比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-03T19:19:13Z) - HealMe: Harnessing Cognitive Reframing in Large Language Models for Psychotherapy [25.908522131646258]
メンタルエンハンスメント(HealMe)モデルにおける適応言語によるヘルピングとエンパワーメントについて紹介する。
この新しい認知的リフレーミング療法は、根深い否定的思考に効果的に対処し、合理的でバランスの取れた視点を育む。
我々は、認知リフレーミングのパフォーマンスを厳格に評価するために特別に設計された、包括的で専門的な心理学的評価指標を採用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T09:10:34Z) - PsychoGAT: A Novel Psychological Measurement Paradigm through Interactive Fiction Games with LLM Agents [68.50571379012621]
心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。
心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T18:00:30Z) - Evaluating the Efficacy of Interactive Language Therapy Based on LLM for
High-Functioning Autistic Adolescent Psychological Counseling [1.1780706927049207]
本研究では,高機能自閉症青年に対する対話型言語治療におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性について検討した。
LLMは、従来の心理学的カウンセリング手法を強化する新しい機会を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-12T07:55:39Z) - Automated Fidelity Assessment for Strategy Training in Inpatient
Rehabilitation using Natural Language Processing [53.096237570992294]
戦略トレーニング (Strategy Training) とは、脳卒中後の認知障害患者に障害を減らすためのスキルを教える、リハビリテーションのアプローチである。
標準化された忠実度評価は治療原則の遵守度を測定するために用いられる。
本研究では,ルールベースNLPアルゴリズム,長短項メモリ(LSTM)モデル,および変換器(BERT)モデルからの双方向エンコーダ表現を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-14T15:33:30Z) - 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)
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。