생성 인공 지능으로 심리 치료 세션을 시뮬레이션합니다
생성 인공 지능으로 심리 치료 세션 시뮬레이션 : Silico Psychotherapy Research에서의 개념 증명 연구
연구 개요
상세 설명
건강 연구는 의학적 개입의 이해와 효과를 향상시키는 계산 모델을 점점 더 많이 통합하여 크게 발전했습니다. 전통적인 전통적 방법으로의 전환은 의료 연구의 주요 발전을 나타내며, 개념적 발전과 치료 적 발견을위한보다 지속 가능하고 혁신적인 접근법을 제공합니다. Silico 모델에서 과학 시뮬레이션을 기반으로 한 계산 알고리즘을 사용하여 실제 시스템 또는 프로세스를 모방합니다. 이 가상 환경을 통해 연구원들은 비실용, 비 윤리적, 위험하거나 비싸거나 다른 방법으로 연구 할 수없는 현상을 탐색 할 수 있습니다.
심리 치료는 우울증과 불안에서 성격 장애에 이르기까지 다양한 정신 건강 상태의 주요 치료법으로 널리 인정되어 회복의 중대한 경로와 삶의 질 향상을 제공합니다. 그러나 현재의 방법은 제한된 효과를 보여 주었고, 혁신적인 연구 접근법의 필요성을 촉구했다. Silico Psychotherapy Research에서는 계산 시뮬레이션, LLM (Lange Language Models) 및 생성 인공 지능을 활용하여 심리 치료 적 개입을 탐구하고 개선합니다. 인간과 같은 대화를 시뮬레이션함으로써,이 접근법은 치료 역학에 대한 통찰력을 제공하고 치료사 훈련을 혁신하고 치료 기술을 확장 할 수있는 약속을 지니고 있습니다.
이 연구는 LLM을 사용하여 심리 치료 세션을 시뮬레이션하기위한 개념 증명을 확립하는 것을 목표로하며, 특히 동기 부여 인터뷰에 중점을 둡니다. 여기에는 LLM을 사용한 512 개의 심리 치료 세션과 8 개의 실제 심리 치료 성적표의 시뮬레이션이 포함됩니다. 이 연구는 인간 상호 작용을 모델링함으로써 의료 전달, 치료사 훈련 및 개인화 된 심리 치료를 향상 시키려고합니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Basel, 스위스, 4031
- University Hospital Basel
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준 :
- 정신적 또는 행동 건강 문제를 제시하는 성인의 대화 세션 시뮬레이션과 대형 언어 모델과 8 개의 실제 성적표를 사용하는 심리 치료사 사이의 대화 세션
제외 기준 :
- 심각한 시뮬레이션 오류가있는 시뮬레이션 프로토콜
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 높은 수준의 일반적인 치료 요인
이 그룹에서, 환자-층 언어 모델 (LLM)은 높은 수준의 긍정적 인 공통 요인을 나타 내기 위해 치료사 -LM과 상호 작용했습니다.
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치료사 대형 언어 모델 (LLM)은 높은 수준의 공감, 따뜻함 및 진실성을 보여 주도록 설계되었습니다.
이 설정은 환자의 참여를 향상시키기 위해 지원적이고 신뢰하는 치료 환경을 만드는 것을 목표로합니다.
이러한 긍정적 인 요인의 높은 수준은 더 나은 심리 치료 결과와 더 강한 치료사 환자 관계와 관련이 있습니다.
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실험적: 낮은 수준의 일반적인 치료 요인
이 그룹에서, 환자-층 언어 모델 (LLM)은 치료사 -LM과 상호 작용하여 낮은 수준의 긍정적 인 공통 요인을 나타냅니다.
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이 그룹의 치료사 LLM은 낮은 수준의 공감, 따뜻함 및 진실성을 보여 주도록 설계되었습니다.
이 설정은 덜지지적이고 공감적인 치료사가 심리 치료 세션에 어떤 영향을 미치는지 조사하는 것을 목표로합니다.
이러한 긍정적 인 행동의 낮은 수준은 환자의 참여를 줄이고 치료사-환자 관계가 약화되어 치료 결과를 방해 할 수 있습니다.
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다른: 실제 중재 세션의 사본
이 그룹은 동기 면접 기술이 적용된 실제 중재 세션의 출판 된 성적표로 구성됩니다.
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동기 부여 인터뷰 기술은 성적 증명서에 기반을 둔 세션 중에 적용됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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심리 치료 대화를 생성 할 때 시뮬레이션의 정확성
기간: 12 개월
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MITI (Motivational Intervectity) 코드 4.2의 평균적인 글로벌 점수에 의해 결정된 바와 같이, 동기 부여 인터뷰 (MI)의 원리와 기술을 준수하는 심리 치료 대화를 정확하게 생성하는 시뮬레이션의 능력에 대한 평가.
MITI 코드 4.2에는 공감 및 MI 정신과 같은 다양한 하위 척도가 포함되어 있으며, 각각 1에서 5까지의 척도로 점수를 매겼으며, 점수는 낮은 점수가 MI 전달의 개선 필요성을 시사하지만, 높은 점수는 더 강한 치료 기술과 더 나은 환자 결과를 반영합니다.
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12 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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오류/편차 수
기간: 12 개월
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예상되는 심리 치료 관행과의 오류 또는 편차의 수가 계산되어 시뮬레이션 품질의 정량적 측정 값을 제공합니다.
이 측정은 또한 다른 평가에서 제외 기준 역할을합니다.
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12 개월
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언어 내용의 지표 (치료사)
기간: 12 개월
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문장, 단어, 음절, 문자 및 어휘 다양성의 수에 기초하여 치료사의 텍스트 메트릭 평가.
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12 개월
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언어 함량의 지표 (환자)
기간: 12 개월
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문장, 단어, 음절, 문자 및 어휘 다양성의 수에 기초하여 환자의 텍스트 메트릭 평가.
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12 개월
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회전
기간: 12 개월
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세션 내에서 치료사와 환자 간의 교환 수에 기초하여 턴어킹의 평가는 동적 상호 작용 흐름을 나타냅니다.
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12 개월
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환자의 개선
기간: 12 개월
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환자의 개선은 관찰자 등급의 순환 프레임 버전의 중요성과 신뢰 통치자를 사용하여 평가됩니다. 변화를 일으키는 데있어서 더 큰 인식 된 중요성이나 자신감을 제안하십시오.
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12 개월
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환자 행동의 신뢰성
기간: 12 개월
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환자의 행동의 신뢰성은 평가자가 참가자가 실제 인간 또는 시뮬레이션임을 발견 한 약 0 ~ 10 척도를 사용하여 추정되어 시뮬레이션 된 상호 작용의 인식 된 진위에 대한 통찰력을 제공합니다.
8 개의 실제 성적표의 신뢰성은이 평가를위한 비교 기준선/벤치 마크 역할을했습니다.
점수가 낮 으면 환자 대형 언어 모델 (LLM) 시뮬레이션 동작의 진위가 낮다는 것을 나타내며, 점수가 높을수록 환자 LLM의 시뮬레이션 된 동작의 진위가 높을 수 있습니다.
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12 개월
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치료사 행동의 신뢰성
기간: 12 개월
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치료사의 행동의 신뢰성은 평가자가 참가자가 실제 인간 또는 시뮬레이션임을 발견했는지를 나타내는 0 ~ 10 척도를 사용하여 추정되어 시뮬레이션 된 상호 작용의 인식 된 진위에 대한 통찰력을 제공합니다.
8 개의 실제 성적표의 신뢰성은이 평가를위한 비교 기준선/벤치 마크 역할을했습니다.
점수가 낮 으면 치료사 대형 언어 모델 (LLM) 시뮬레이션 동작의 진위가 낮다는 것을 나타내며, 점수가 높을수록 치료사 LLM의 시뮬레이션 된 동작의 진위가 높을 수 있습니다.
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12 개월
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조작 점검
기간: 12 개월
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치료사 -LLM에 의한 심리 치료 공통 요인의 구현 된 수준은 치료사 공감 척도 (TES)를 거친 조작 점검으로 사용하여 근사됩니다.
TES는 치료사가 환자의 감정을 1에서 7까지 이해하고 공유 할 수있는 능력을 평가합니다. 높은 점수는 더 큰 공감을 나타내며, 환자의 감정에 대한 더 강한 연결과 이해를 반영하는 반면, 점수는 낮은 점수가 덜 공감합니다.
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12 개월
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조작 점검
기간: 12 개월
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Therapist-LLM에 의한 구현 된 심리 치료 공통 요소의 구현 수준은 WAI-S-O (Working Alliance Inventory Short Observer Form)를 거친 조작 점검으로 사용하여 근사됩니다.
Working Alliance Inventory는 환자와 치료사 사이의 인식 된 치료 적 동맹을 평가하는 12 개의 항목을 1 ~ 7의 규모로 사용합니다.
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12 개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Gunther Meinlschmidt, Prof. Dr., University Hospital and University of Basel
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 0000-00000; th24Meinlschmidt
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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