Simulering af psykoterapeutiske sessioner med generativ kunstig intelligens

Sundhedsforskning har udviklet sig markant og i stigende grad inkorporeret beregningsmodeller, der forbedrer vores forståelse og effektivitet af medicinske interventioner. Dette skift fra traditionelle til beregningsmetoder repræsenterer en stor fremgang inden for medicinsk forskning, der tilbyder en mere bæredygtig og innovativ tilgang til konceptuelle fremskridt og terapeutisk opdagelse. I silico-modeller, der er baseret på videnskabelig simulering, bruger beregningsalgoritmer til at efterligne virkelige verdenssystemer eller processer. Dette virtuelle miljø giver forskere mulighed for at udforske fænomener upraktiske, uetiske, farlige, dyre eller umulige at studere ellers.

Psykoterapi anerkendes bredt som en primær behandling af en række forskellige mentale helbredstilstande, fra depression og angst til personlighedsforstyrrelser, der tilbyder betydelige veje til bedring og forbedret livskvalitet. Alligevel har de nuværende metoder vist begrænset effektivitet, hvilket har tildelt et behov for innovative forskningsmetoder. I silico -psykoterapi udnytter forskning beregningssimuleringer, store sprogmodeller (LLM'er) og generativ kunstnerisk intelligens til at udforske og forfine psykoterapeutiske interventioner. Ved at simulere menneskelignende samtaler giver denne tilgang indsigt i terapidynamik og giver løfte om revolutionering af terapeuttræning og udvidelse af behandlingsteknikker.

Denne undersøgelse sigter mod at etablere et proof-of-concept til simulering af psykoterapeutiske sessioner ved hjælp af LLM'er, der specifikt fokuserer på motiverende interviews. Det involverer simulering af 512 psykoterapisessioner ved hjælp af LLM'er samt 8 psykoterapi i den virkelige verden. Ved at modellere menneskelige interaktioner søger undersøgelsen at forbedre levering af sundhedsydelser, terapeutuddannelse og personlig psykoterapi.