Vyhodnocení účinnosti a přijatelnosti hlasového chatbota na bázi GPT-4O a Rag pro screening deprese pomocí PHQ-9 (GPT4-RAG-PHQ)

Deprese je převládající výzvou duševního zdraví s významnými osobními, sociálními a ekonomickými náklady. Tradiční zdroje duševního zdraví čelí překážkám, jako je stigma, omezená dostupnost a dlouhé čekací doby. Technologie, zejména nástroje poháněné AI, poskytuje příležitost překlenout tyto mezery. Tato studie využívá GPT-4o a Rag k vytvoření hlasového interaktivního chatbota schopného konverzačního zapojení, podávání dotazníku PHQ-9 a poskytování personalizované zpětné vazby.

Účastníci vyplní PHQ-9 pro samoobsluhu před interakcí s chatbotem (výsledky nebudou zveřejněny veřejnosti a budou použity pouze pro srovnání přesnosti) a výsledky jejich samoobslužných testů budou porovnány s výsledky dané chatbotem z hlediska přesnosti.

Interakce Chatbot zahrnuje tři fáze:

1. Zahřívací rozhovory pro budování vztahů a obecné podpory.

   • Chatbot iniciuje příležitostné empatické dialogy, aby se stavěl vztah s uživateli, což jim pomáhá cítit se pohodlně a v pohodě před přechodem na screening PHQ-9.
   • Uživatelé mohou klást obecné otázky týkající se duševního zdraví a Chatbot poskytuje informované a podpůrné reakce.

2. Správa dotazníku PHQ-9 pro screening deprese.

   • Chatbot představuje dotazník PHQ-9, vysvětluje svůj účel a jak výsledky pomohou posoudit duševní zdraví uživatele.
   • Prostřednictvím hlasové interakce uživatelé reagují na devět otázek PHQ-9 a Chatbot zaznamenává své odpovědi. Chatbot může objasnit otázky nebo poskytnout další kontext, pokud mají uživatelé potíže s porozuměním konkrétním položkám.

3. Analýza výsledků a dodání doporučení na míru.

   • Poté, co uživatel dokončí PHQ-9, chatbot analyzuje odpovědi, vypočítá celkové skóre a kategorizuje výsledky na úroveň závažnosti (např. Mírný, střední).
   • Na základě skóre poskytuje chatbot personalizovaná doporučení, jako jsou svépomocné strategie pro mírné příznaky nebo navrhování profesionálních služeb duševního zdraví pro závažnější případy.

Účastníci budou komunikovat s chatbotem a poté se účastní 1hodinového polostrukturovaného rozhovoru, aby poskytli zpětnou vazbu o jejich zkušenostech. Studie se zaměřuje na vyhodnocení přijatelnosti a proveditelnosti použití takových chatbotů založených na LLM při screeningu duševního zdraví a identifikaci potenciálních zlepšení a rizik.

Cíle studia Primární cíle

1. Zhodnotit přijatelnost, proveditelnost a přesnost hlasového chatbota na bázi GPT-4O a RAG na depresivní screening pomocí PHQ-9.

   Hypotéza: Účastníci prokázali vysoké přijetí Hopebot (vyšší než 65%) a vysokou ochotu používat takový LLM Chatbot pro screening duševního zdraví v budoucnu (vyšší než 65%), což naznačuje uznání důvěryhodnosti LLM jako podpůrného nástroje v Screening duševního zdraví (vyšší než 65%). Účastníci používají Hopebot pro screening deprese jejich výsledky PHQ-9 s vlastním testem o 100%

2. Analyzovat účinnost chatbota při identifikaci depresivních příznaků a poskytování akčních doporučení.

Hypotéza: Hopebot může uživatelům pomoci provést test PHQ-9 přátelským způsobem, pomoci uživatelům přesně kategorizovat odpovědi a poskytnout přesné výsledky testu, rada, kterou poskytují, je založena na oficiálních pokynech PHQ-9 a více než 70% z Uživatelé tvrdí, že jejich odpovědi jsou velmi efektivní a užitečné.

Sekundární cíle

1. Posoudit proveditelnost a výkon integrace RAG s LLM při vytváření hlasového interaktivního chatbota pro duševní zdraví.

   Hypotéza: Více než 65% účastníků uznalo, že odpovědi používající RAG byly užitečnější a účinnější.

2. Chcete -li prozkoumat silné stránky, omezení a rizika nasazení LLM v doméně duševního zdraví.

Hypotéza: Více než 65% uživatelů tvrdí, že Hopebot je velmi pohodlný, přístupnější a bezplatnější, aby poskytoval nesoudní rady. 50% však stále vyjádřilo obavy ohledně jejího soukromí a zabezpečení dat.