論文の概要: MyMentorLLM: A psychotherapy GenAI environment with multimodal voice/text patients, trainees and experts for deliberate practice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.25667v1
- Date: Tue, 28 Jul 2026 12:50:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-29 20:50:42.839715
- Title: MyMentorLLM: A psychotherapy GenAI environment with multimodal voice/text patients, trainees and experts for deliberate practice
- Title（参考訳）: MyMentorLLM:マルチモーダル音声・テキスト患者、研修生、故意に実践する専門家による精神療法GenAI環境
- Abstract要約: MyMentorLLMは、意図的に練習するための音声およびテキストベースのシミュレーション環境である。
2,100の完全な認知行動療法(CBT)のトレーニングセッションを生成する。
シミュレートされた患者は、障害を伴う感情的プロファイルを表現した。
監督者のフィードバックは、シミュレートされた精神療法士のより良い診断に繋がった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.99844472131922
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Psychotherapists need repeated training and supervision by experts; however, scalability is problematic. Here we present MyMentorLLM, a multimodal voice- and text-based simulation environment for deliberate practice, used to generate 2,100 complete Cognitive Behavioural Therapy (CBT) training sessions. Each session links a DSM-5-TR-grounded patient (with major depressive, generalised anxiety or borderline personality disorder), a therapist-in-training and an expert supervisor. As an initial implementation, we adopted CBT because its structured procedures and competency-based supervision facilitate standardised simulation and evaluation. Sessions were analysed for emotional dynamics, therapeutic competence and diagnostic accuracy. Simulated patients expressed disorder-congruent emotional profiles, which trainee therapists mirrored as in real human counselling. The quality of supervision differed across LLMs: while most models overestimated trainees' competences, native speech-to-speech was closest to human scores. Supervisors' feedback led to better diagnoses in simulated psychotherapists in 5 out of 7 LLMs, and symptom identification accuracy increased with model size. This work shows that simulation of deliberate practice is possible for CBT training, although patient fidelity, calibration of supervisors, and harmful feedback should be evaluated together.
- Abstract（参考訳）: 心理療法士は専門家による繰り返しのトレーニングと監督が必要であるが、スケーラビリティは問題である。
ここでは,多モーダル音声・テキストベースシミュレーション環境であるMyMentorLLMを紹介し,2,100の完全認知行動療法(CBT)トレーニングセッションを生成する。
各セッションは、DSM-5-TR接地患者(うつ病、一般的な不安、境界性パーソナリティ障害)、セラピスト・イン・トレーニング(英語版)、専門家・スーパーバイザー(英語版)を結びつける。
最初の実装としてCBTを採用したのは,その構造化手順と能力に基づく指導がシミュレーションと評価の標準化を促進するためである。
セッションは感情動態,治療能力,診断精度について分析した。
シミュレートされた患者は、実際の人間のカウンセリングのように、訓練医が反映した、障害を伴う感情プロファイルを表現した。
ほとんどのモデルは訓練生の能力を過大評価しているが、ネイティブ音声合成は人間のスコアに最も近かった。
スーパーバイザのフィードバックは, 7 LLMのうち5 LLM の模擬精神療法士の診断が改善し, 症状の同定精度はモデルサイズとともに向上した。
本研究は, CBTトレーニングにおいて, 患者忠実度, 監督者の校正, 有害フィードバックを共に評価しながら, 故意の実践のシミュレーションが可能であることを示す。
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