論文の概要: Therapy-FIS: A Dataset for Assessing Facilitative Interpersonal Skills in Psychotherapeutic Setting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.04645v1
- Date: Tue, 03 Nov 2026 10:35:21 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-11-04 17:22:30.86223
- Title: Therapy-FIS: A Dataset for Assessing Facilitative Interpersonal Skills in Psychotherapeutic Setting
- Title(参考訳): セラピー-FIS : 心理療法におけるファシリテーティブな対人スキル評価のためのデータセット
- Abstract要約: Facilitative Interpersonal Skills (FIS)は、メンタルヘルス専門家の対人能力を評価するための構造化された枠組みを提供するパフォーマンスベースのアセスメント手法である。
自動FIS評価の進歩は、心理療法設定における公開可能な専門家データの欠如によっても制限されている。
我々は、標準化された心理療法タスクにおけるFIS自動評価のためのデータセットであるHyse-FISを紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.639439613571747
- License:
- Abstract: Facilitative Interpersonal Skills (FIS) is a performance-based assessment method that provides a structured framework for evaluating the interpersonal competencies of mental health professionals. However, existing FIS assessment relies heavily on human observer ratings, making the evaluation process labor-intensive, costly, and difficult to scale. Progress toward automated FIS assessment has also been constrained by the lack of publicly available professional data in psychotherapy settings. To address this limitation, we introduce Therapy-FIS, a dataset for automated FIS assessment in standardized psychotherapy tasks. To our knowledge, Therapy-FIS is the first publicly available dataset in this domain. It contains facial, acoustic, and textual signals derived from standardized therapist responses to standardized mock patient stimulus clips, based on 890 therapist video recordings and 8 patient videos, and is rated with eight FIS subscale ratings and an overall FIS score. Built on Therapy-FIS, we further establish a benchmark with two downstream tasks: Therapist Performance Rating and Joint Therapist--mock-Patient Performance Rating. We also introduce a competitive baseline, DyadicFIS, with gated fusion and routed readout under therapist-only and dyadic settings. DyadicFIS obtains the best macro CCC(Concordance Correlation Coefficient) scores on both tasks (0.2807 and 0.3299). Therapy-FIS offers a reproducible resource for data-driven automated assessment of therapeutic interpersonal skills in mental health.
- Abstract(参考訳): Facilitative Interpersonal Skills (FIS)は、メンタルヘルス専門家の対人能力を評価するための構造化された枠組みを提供するパフォーマンスベースのアセスメント手法である。
しかし、既存のFIS評価は人間の観察者評価に大きく依存しており、評価プロセスは労働集約的でコストがかかり、スケールが困難である。
自動FIS評価の進歩は、心理療法設定における公開可能な専門家データの欠如によっても制限されている。
この制限に対処するために、標準化された心理療法タスクにおけるFIS自動評価のためのデータセットであるHyse-FISを導入する。
私たちの知る限り、Hyse-FISはこの領域で最初に公開されたデータセットです。
890件のセラピストビデオ記録と8件の患者ビデオに基づいて、標準化されたモック患者刺激クリップに対するセラピストの反応から得られた顔、音響、およびテキスト信号を含み、8件のFISサブスケール評価と総合的なFISスコアで評価されている。
セラピスト・パフォーマンス・レーティング(Therapist Performance Rating)とジョイント・セラピスト・モック・パティエント・パフォーマンス・レーティング(Joint Therapist--mock-Patient Performance Rating)である。
また,セラピストのみおよびダイアド設定下で,ゲート融合とルート付き読み出しを備えた競合するベースラインDyadicFISも導入した。
DyadicFIS は、両方のタスク (0.2807 と 0.3299) で最高のマクロ CCC (Concordance correlation Coefficient) スコアを得る。
治療-FISは、メンタルヘルスにおける治療的対人スキルの自動評価のための再現可能なリソースを提供する。
関連論文リスト
- Scaling Therapy Supervision: Assessing Psychotherapy Fidelity Using Large Language Models [9.217842903622332]
本稿では,心理療法の忠実度評価を自動化する大規模言語モデル(LLM)の統合アプリケーションを提案する。
複数のタスクの分解構成と推論戦略にまたがる3つのオープンウェイトモデルを評価する。
我々は,独立したランダム化制御試験において,フレームワークの外部構成妥当性を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-20T18:09:44Z) - Toward Accessible Psychotherapy Training Using AI-Driven Interactive Patient Avatars [0.45671221781968324]
アクセプタンス・アンド・コミット・セラピー(ACT)における精神療法士の訓練には、有意義なフィードバックを伴う反復的な実践が必要である。
仮想患者と音声対話によるACT指向精神療法訓練を支援するシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-16T11:02:00Z) - Measuring What Matters!! Assessing Therapeutic Principles in Mental-Health Conversation [11.873690830791022]
臨床応用の妥当性と有効性について,AIによるセラピスト様反応の評価問題について検討した。
FAITH-Mは、専門家が指定した順序格付けを付したベンチマークである。
本稿では,対話内コンテキスト,コントラスト検索,知識拡散型連鎖推論を統合した多段階評価フレームワークCAREを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-07T12:30:54Z) - Responsible Evaluation of AI for Mental Health [72.85175110624736]
メンタルヘルスケアにおけるAIツールの評価に対する現在のアプローチは、断片化されており、臨床実践、社会的コンテキスト、ファーストハンドのユーザエクスペリエンスと不整合である。
本稿では,臨床の健全性,社会的文脈,公平性を統合した学際的枠組みを導入することにより,責任ある評価を再考する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-20T12:55:10Z) - 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) - Ψ-Arena: Interactive Assessment and Optimization of LLM-based Psychological Counselors with Tripartite Feedback [51.26493826461026]
大規模言語モデル(LLM)の総合的評価と最適化のための対話型フレームワークであるPsi-Arenaを提案する。
アリーナは、心理学的にプロファイルされたNPCクライアントとの多段階対話を通じて現実世界のカウンセリングをシミュレートする現実的なアリーナ相互作用を特徴としている。
8つの最先端のLLM実験は、異なる実世界のシナリオと評価の観点で大きなパフォーマンス変化を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-06T08:22:51Z) - 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) - Opportunities of a Machine Learning-based Decision Support System for
Stroke Rehabilitation Assessment [64.52563354823711]
リハビリテーションアセスメントは、患者の適切な介入を決定するために重要である。
現在の評価の実践は、主にセラピストの経験に依存しており、セラピストの可用性が限られているため、アセスメントは頻繁に実施される。
我々は、強化学習を用いて評価の健全な特徴を識別できるインテリジェントな意思決定支援システムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-27T17:04:07Z)
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。