Mar, 2024

大型语言模型在心理健康领域的机遇和风险

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TL;DR全球心理健康问题的比例正在上升，现有的心理卫生模型已无法满足需求；大型语言模型 (LLMs) 的出现给人们带来了巨大的希望，有望创造新颖的、大规模的解决方案来支持心理健康。在这篇综述中，我们总结了现有文献关于使用 LLMs 提供心理健康教育、评估和干预的研究，重点强调了每个领域中的机遇。我们还强调了 LLMs 应用于心理健康所面临的风险，并鼓励采取策略来减轻这些风险。急需提供心理健康支持的紧迫性必须与负责任的心理健康 LLMs 的开发、测试和部署相平衡。特别重要的是，确保心理健康 LLMs 针对心理健康进行优化，增加心理健康公平性，遵守伦理标准，并确保人们，包括那些有心理健康问题经验的人，在从开发到部署的各个阶段都参与其中。优先考虑这些努力将减少对心理健康的潜在伤害，并最大程度上确保 LLMs 对全球心理健康产生积极影响。
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发现论文，激发创造
  • 在心理健康护理中的大型语言模型：一项范围审查

    大语言模型在精神卫生保健中展示了广泛的应用，涵盖诊断、患者支持等方面。然而，数据可用性、精确处理心理状态和有效评估方法等问题，导致了临床适用性和伦理考虑方面的差距存在，要推动精神卫生保健中大语言模型的进一步发展，需要依靠多学科协作、数据集开发、技术精进和伦理融合等方面的全面努力。

    Jan, 2024

  • 大型语言模型用于心理健康研究的系统综述

    总结和概括了大型语言模型（LLMs）在心理健康领域的应用，包括早期筛查、数字干预和其他临床应用领域的强项、限制、挑战和机遇，并指出了 LLMs 在心理健康问题检测和个性化医疗方面的有效性，同时也提出了关于文本一致性、幻觉内容和缺乏伦理框架的风险以及 LLMs 作为创新临床工具的进一步研究和发展的必要性，强调 LLMs 应该是专业心理健康服务的补充而非替代。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型在数字精神健康中的益处与危害

    近年来，大型语言模型（LLM）在数字精神健康工具设计、开发和实施领域展示了潜在的机遇和风险，我们提出了四个应用领域，包括对需要关怀的个体的求助行为、社区关怀提供、机构和医疗关怀提供，以及更大规模的社会关怀生态系统，并思考了 LLM 技术如何提升心理健康。本文的发现有助于未来研究、倡导和监管工作，以创建更负责任、用户友好、公平和安全的基于 LLM 的精神健康治疗和干预工具。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型在心理健康咨询中的挑战

    全球精神健康危机，人工智能和大型语言模型能够支持或提供心理咨询，但其应用也引发了准确性、有效性、可靠性的担忧。本文研究了大型语言模型在心理咨询中面临的主要挑战，包括模型错觉、可解释性、偏见、隐私和临床有效性，并探讨了解决这些挑战的潜在方案，以改进心理健康护理。

    Nov, 2023

  • 关于在心理健康应用中重新思考大型语言模型

    大型语言模型在心理健康方面表现出很大的潜力，但使用它们时需要保持谨慎和考虑，把它们视为辅助人类专业技术而非替代品，因为它们可能产生幻觉般的输出，并且在心理健康咨询中，人类辅导员的情感理解、细致解读和背景意识仍然不可替代。

    Nov, 2023

  • 医学中的大型语言模型：潜力与陷阱

    大型语言模型在医疗保健领域已得到应用，从医学考试问题到回答患者问题。随着生产 LLM 的公司和医疗系统之间的机构合作增加，真实世界的临床应用越来越接近现实。随着这些模型的推广，医疗从业人员了解 LLMs 是什么，其发展过程，目前和潜在的应用以及在医学中利用时存在的问题非常重要。这篇综述和附带的教程旨在概述这些主题，以帮助医疗保健从业者了解 LLMs 在医学中的快速变化景观。

    Aug, 2023

  • 医学中的大型语言模型综述

    在这篇论文中，我们回顾了大型语言模型（LLMs）的发展，重点关注医学 LLMs 的需求和应用。我们提供了现有模型的简要概述，旨在探索进一步的研究方向并使其对未来医学应用产生益处。我们强调了医学 LLMs 在应用中的优势，以及其发展过程中遇到的挑战。最后，我们提出了技术整合的方向来减轻挑战，并为医学 LLMs 的未来研究方向提供了建议，旨在更好地满足医学领域的需求。

    May, 2024

  • 医疗领域中的大型语言模型：综述

    大型语言模型在医疗保健领域的部署引发了热情和忧虑，本综述论文探讨了针对医疗保健应用设计的现有大型语言模型的功能，从传统的预训练语言模型到目前的医疗保健领域的大型语言模型发展轨迹，特别关注临床语言理解任务的潜力以及性能评估、挑战和限制。

    Dec, 2023

  • 通过大型语言模型理解心理健康的评估

    评估大型语言模型在理解人类心理健康状况表达方面的潜力，结果显示，基于 Transformer 的模型（如 BERT 和 XLNet）在 DAIC-WOZ 数据集上表现优于大型语言模型。

    Jan, 2024

  • 评估医学应用中的大型语言模型：一项调研

    综述医学领域中大型语言模型评估的现状、挑战以及将其负责地整合到临床实践中所需的持续研究和创新。

    May, 2024