评估基于BERT和大型语言模式的自杀检测,预防和风险评估:系统审查
Inbar Levkovich1, Mahmud Omar2
1Tel-Hai Academic College, 2208, Qiryat Shemona, Upper Galilee, Israel. levkovinb@telhai.ac.il.
Journal of medical systems
|December 31, 2024
概括
大型语言模型 (LLM) 在发现和预防自杀方面表现有前途,在早期识别和风险评估中经常超过人类的准确性. 对伦理考虑和专业合作的进一步研究至关重要.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 公共卫生 公共卫生
- 心理健康技术 心理健康技术
背景情况:
- 自杀是一个关键的公共卫生问题,需要创新的解决方案.
- 人工智能 (AI) 的进步,特别是大型语言模型 (LLM),为预防自杀提供了新的途径.
- 本综述系统地检查了LLM在自杀检测,风险评估和预防方面的应用.
结论:
- 大型语言模型具有显著的潜力,可以帮助识别自杀行为,并最终挽救生命.
- 围绕在心理健康中使用LLM的伦理考虑需要进行彻底检查.
- 有效实施需要人工智能工具和熟练的心理健康专业人员之间的密切合作.


