論文の概要: PsyCIDRA: A Dual-Agent Framework for Psychiatric Interviewing and Diagnostic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07473v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 22:40:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.694765
• Title: PsyCIDRA: A Dual-Agent Framework for Psychiatric Interviewing and Diagnostic Reasoning
• Title（参考訳）: PsyCIDRA:精神科面接と診断推論のためのデュアルエージェントフレームワーク
• Abstract要約: PsyCIDRAは、フリーフォームな精神科面接と診断的推論を結びつける二重エージェントフレームワークである。 インタビュアーエージェントは、作業ノートの維持、専門家が書いたスキルのロード、調査のガイドとしてICD-11参照の検索にツールを使用する。 その診断推論エージェントは、完成したインタビューの書き起こしを受け取り、支持、矛盾、行方不明の証拠と共に仮説を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4365232951712938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models show promise in clinical reasoning, but psychiatric interviewing requires guiding an evolving conversation. Their ability to carry out this interactive assessment remains less studied. We present PsyCIDRA, a dual-agent framework linking free-form psychiatric interviewing with diagnostic reasoning for expert review. Its interviewer agent uses tools to maintain working notes, load expert-written skills, and retrieve ICD-11 references to guide inquiry. Its diagnostic reasoning agent then receives the completed interview transcript and reports hypotheses alongside supporting, conflicting, and missing evidence, withholding a final hypothesis when none is sufficiently supported. Using patient profiles generated with PsyCPG, we first evaluate PsyCIDRA in simulation. Across four models on 53 evaluation cases, it achieves higher diagnostic agreement than direct prompting. On 81 held-out simulated cases, rank-1 accuracy is 60.5% versus 51.9%. In a blinded study of 101 human participants in separate arms, PsyCIDRA agrees with psychologists on whether to propose a diagnostic hypothesis in 79.6% of cases, compared with 65.4% for direct prompting. Together, these findings support the potential of LLM agents to assist psychiatric assessment through free-form dialogue. By examining diagnostic reasoning, interview quality, and safety together, this study contributes to understanding the capabilities and limitations of psychiatric interview agents.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは臨床推論において有望であるが、精神医学的な面接は進化する会話を導く必要がある。 このインタラクティブなアセスメントを実行する能力は、まだ研究されていない。 PsyCIDRAは、フリーフォームな精神科面接と診断的推論を結びつける二重エージェントフレームワークである。 インタビュアーエージェントは、作業ノートの維持、専門家が書いたスキルのロード、調査のガイドとしてICD-11参照の検索にツールを使用する。 その診断推論エージェントは、完成したインタビューの書き起こしを受け取り、サポート、矛盾、行方不明の証拠と共に仮説を報告し、誰も十分な支持を受けない場合の最終的な仮説を保持する。 PsyCPGを用いた患者プロファイルを用いて,シミュレーションでまずPsyCIDRAを評価した。 53症例の4つのモデルにおいて, 直接的プロンプトよりも高い診断一致を達成している。 81件の模擬ケースでは、ランク1の精度は60.5%対51.9%である。 別腕の101人の被験者の盲目調査において、PsyCIDRAは79.6%のケースで診断仮説を提案するかどうかについて心理学者と合意し、直接的プロンプトの65.4%と比較した。 これらの知見は, フリーフォーム対話による精神医学的評価を支援するLLMエージェントの可能性を裏付けるものである。 本研究は, 診断的推論, 面接品質, 安全性を共に検討することにより, 精神科面接エージェントの能力と限界の理解に寄与する。

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