論文の概要: MACBT: A Multi-Agent Cognitive Behavioral Therapy Decision Support System with Longitudinal Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30939v1
- Date: Fri, 25 Sep 2026 07:54:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.281931
- Title: MACBT: A Multi-Agent Cognitive Behavioral Therapy Decision Support System with Longitudinal Memory
- Title（参考訳）: MACBT : 経時記憶型多言語認知行動療法支援システム
- Abstract要約: 本稿では,多エージェントCBTフレームワークとCBT固有の長手メモリモジュールを組み合わせた臨床用AI意思決定支援システムを提案する。
MACBTは5段階のCBTワークフローを5つの協調エージェントにエンコードする。
CDメモリは、認知障害の種類、頻度、重症度、セッション間での回復効果を追跡して、セッション前診断レポートを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3406581739197705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cognitive behavioral therapy (CBT) is an evidence-based first-line treatment for depression, yet its scale is constrained by the time clinicians spend on pre-session preparation, post-session documentation, and longitudinal cognitive-pathology tracking. We present a clinician-facing AI decision-support system that combines a multi-agent CBT framework (MACBT) with a CBT-specific longitudinal memory module (CD Memory). MACBT encodes the five-stage CBT workflow (assessment, Socratic questioning, cognitive restructuring, behavioral experiments, and treatment monitoring) into five collaborative agents. CD Memory tracks cognitive-distortion type, frequency, severity, and restructuring efficacy across sessions to generate pre-session pathology reports and intervention-priority recommendations. We construct a Chinese CBT dialogue corpus via dual-role large language model simulation and train a Qwen3-14B backbone with supervised fine-tuning and direct preference optimization. Evaluation with GPT-4 judges shows MACBT outperforms MeChat, SoulChat, PsyChat, and CPsyCounX in professionalism (2.62) and clinical authenticity (2.25). The full memory-augmented system further improves session quality by 12.6% and achieves a longitudinal mean of 2.29 on cross-session continuity, intervention progression, and personalization.
- Abstract（参考訳）: 認知行動療法(Cognitive behavioral therapy, CBT)は、うつ病に対するエビデンスベースのファーストライン治療である。
本稿では,多エージェントCBTフレームワーク(MACBT)とCBT固有の縦型メモリモジュール(CDメモリ)を組み合わせた臨床用AI意思決定支援システムを提案する。
MACBTは5段階のCBTワークフロー(評価、ソクラティックな質問、認知再構成、行動実験、治療監視)を5つの協調エージェントにエンコードする。
CDメモリは、認知歪曲タイプ、頻度、重症度、およびセッション間の回復効果を追跡し、セッション前診断レポートと介入優先勧告を生成する。
中国語のCBT対話コーパスを二重ロール大言語モデルシミュレーションを用いて構築し、教師付き微調整と直接選好最適化を備えたQwen3-14Bバックボーンを訓練する。
GPT-4審査員による評価では、MACBT は MeChat, SoulChat, PsyChat, CPsyCounX よりもプロフェッショナル主義(2.62) と臨床正当性(2.25)が優れている。
完全なメモリ拡張システムはセッション品質をさらに12.6%向上させ、セッション間の連続性、介入の進行、パーソナライゼーションに関する縦平均2.29を達成する。
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