开发一种基于人工智能测量治疗师技能的方法:多式模式的概念验证
Katie Aafjes-van Doorn1, Marcelo Cicconet2, Jordan Bate3
1Faculty of Arts and Sciences, New York University Shanghai.
Psychotherapy (Chicago, Ill.)
|February 3, 2025
概括
现在,人工智能模型可以使用文本,音频和视频自动评估临床医生的促进性人际交往技能 (FIS). 这种可扩展的AI工具显示出改善治疗师培训和患者结果的希望.
科学领域:
- 心理学 心理学 心理学
- 人工智能的人工智能
- 临床实践 临床实践
背景情况:
- 促进性人际交往技能 (FIS) 对于治疗联盟和治疗成功至关重要.
- 目前的FIS评估是耗时的,需要专门的人类评级人员,限制了可扩展性.
- 开发一个自动化的FIS测量是需要克服可扩展性挑战.
研究的目的:
- 开发和验证基于人工智能 (AI) 的自动化FIS测量.
- 为了捕捉人类FIS评分员使用的所有行为视听标记.
- 提高FIS评估的可扩展性和可访问性.
主要方法:
- 收集了来自78位心理健康临床医生的956个响应片段.
- 使用多模式AI建模 (文本,音频,视频功能) 与多层感知器.
- 进行了十倍的交叉验证,以预测整体FIS和八个子尺度 (评分1-5).
主要成果:
- 实现了对人类评级的整体FIS预测的中度相关性 (斯皮尔曼的 ρ = .50).
- 亚尺度预测有所不同 (斯皮尔曼的 ρ 从 .30 到 .61).
- 多模人工智能模型的表现优于单模模型,文本特征贡献最多.
结论:
- 基于人工智能的FIS测量表明了准确,可扩展的评估潜力.
- 整合音频和视频模式提高了模型性能,特别是在特定的子尺度上.
- 这种人工智能工具可以促进有针对性的临床医生培训,监督和有意识的实践.


