心理健康社区的大型语言模型:翻译代码到护理的框架

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 人工智能在医学中的应用
• 心理健康保健技术 技术

背景情况:

• 大型语言模型 (LLM) 为加强心理健康诊断,监测,预防和治疗提供了重大机会.
• 当前的挑战包括高技术成本,数字素养差距,人工智能固有的偏见和数据表示不平等,阻碍了公平的应用.
• 现有的研究和临床实践需要适应,以有效地整合LLMs.

研究的目的:

• 提出一个社会文化技术框架,以负责任地开发和部署在心理健康护理LLMs.
• 确定需要推进的关键领域,包括数据基础设施,道德准则,诊断改进,文化融合和数字包容性.
• 概述降低风险的策略,并确保公平获得LLM驱动的心理健康解决方案.

主要方法:

• 一个观点分析,综合当前的挑战,并提出一种新的社会文化技术方法.
• 确定五个关键发展领域:全球临床存储库,伦理使用设置,精细的诊断类别,文化融合和数字包容性.
• 重点是开发具有代表性的数据集,可解释的AI系统和新的医疗保健角色,如数字导航员.

主要成果:

• 拟议的框架解决了将LLM应用于心理健康的技术,伦理和社会挑战.
• 关键发展领域的重点是创建强大的基础设施,道德准则,文化敏感的应用程序和包容性访问.
• 对于临床决策支持,需要具有代表性的数据集和可解释的AI.

结论:

• 由社会文化技术框架指导的合作,利益相关者驱动的方法对于临床LLM在心理健康领域的部署至关重要.
• 公平获取和降低风险对于成功将LLM整合到精神卫生保健中至关重要.
• 未来的努力必须优先考虑代表性数据,道德考虑和数字包容性,以实现LLMs的全部潜力.