使用ChatGPT生成暴露等级来治疗强迫症治疗的可行性

科学领域:

• 精神病学是一个精神病学.
• 人工智能的人工智能
• 临床心理学 临床心理学

背景情况:

• 强迫症 (OCD) 是一种慢性精神健康状况,需要专门治疗.
• 暴露和反应预防 (ERP) 是强迫症的黄金标准治疗方法,但其有效的治疗受到临床医生的专业知识的限制.
• 开发个性化的曝光层次是ERP中强迫症的时间密集的障碍.

研究的目的:

• 评估使用大型语言模型 (LLM) 的可行性和有效性,特别是ChatGPT-4,用于生成强迫症治疗的暴露层次.
• 将LLM生成的等级与专家临床医生创建的等级进行比较.

主要方法:

• 使用ChatGPT-4生成10项暴露等级,模拟OCD患者病例的复杂性,细节,年龄和性别各不相同.
• 专家临床医生也为提示的子集开发了层次结构.
• 由盲目的强迫症专家对等级进行了完整性,投入整合,适当性,特异性,可变性,安全性,伦理性和整体有用性的评估.

主要成果:

• 聊天GPT-4成功地为大多数提示生成了响应,并包含了大量的输入信息.
• 由LLM生成的层次结构被评为适当的,特定的,可变的,安全的,道德的和有用的.
• 与LLM生成的等级相比,专家生成的等级在适当性,特异性,可变性和有用性方面被评为显著更高.

结论:

• 像ChatGPT-4这样的LLM证明了其作为一种工具的潜力,有助于创建强迫症暴露层次,并可能扩大对ERP的访问.
• 快速细节显著影响了LLM生成的层次结构的质量.
• 需要进一步开发以解决强迫症治疗在临床广泛采用之前存在的局限性.