Ocena skuteczności i akceptowalności chatbota głosowego opartego na GPT-4O i Rag do badań depresji za pomocą PHQ-9 (GPT4-RAG-PHQ)

Depresja jest powszechnym wyzwaniem w zakresie zdrowia psychicznego ze znacznymi kosztami osobistymi, społecznymi i ekonomicznymi. Tradycyjne zasoby zdrowia psychicznego napotykają bariery, takie jak piętno, ograniczona dostępność i długi czas oczekiwania. Technologia, szczególnie narzędzia napędzane AI, zapewnia możliwość wypełnienia tych luk. W tym badaniu wykorzystuje GPT-4O i RAG do stworzenia chatbota interaktywnego głosowego zdolnego do konwersacyjnego zaangażowania, administrowania kwestionariuszem PHQ-9 i dostarczania spersonalizowanych informacji zwrotnych.

Uczestnicy wypełnią PHQ-9 do samodzielnego testowania przed interakcją z chatbotem (wyniki nie zostaną ujawnione publiczności i będą wykorzystywane tylko do porównań dokładności), a wyniki ich testów zostaną porównane z Wyniki podane przez chatbot pod względem dokładności.

Interakcja Chatbota obejmuje trzy fazy:

1. Rozgrzewające się rozmowy dotyczące budowania relacji i ogólnego wsparcia.

   • Chatbot inicjuje swobodne, empatyczne dialogi do budowania relacji z użytkownikami, pomagając im czuć się komfortowo i swobodnie przed przejściem na pokaz PHQ-9.
   • Użytkownicy mogą zadawać ogólne pytania związane ze zdrowiem psychicznym, a chatbot zapewnia świadome i wspierające odpowiedzi.

2. Podawanie kwestionariusza PHQ-9 do badań przesiewowych depresji.

   • Chatbot wprowadza kwestionariusz PHQ-9, wyjaśniając jego cel i sposób, w jaki wyniki pomogą ocenić zdrowie psychiczne użytkownika.
   • Poprzez interakcję głosową użytkownicy odpowiadają na dziewięć pytań PHQ-9, a chatbot rejestruje swoje odpowiedzi. Chatbot może wyjaśnić pytania lub zapewnić dodatkowy kontekst, jeśli użytkownicy mają trudności ze zrozumieniem określonych elementów.

3. Analiza wyników i dostarczanie dostosowanych zaleceń.

   • Po ukończeniu PHQ-9 Chatbot analizuje odpowiedzi, oblicza całkowity wynik i podzielono wyniki na poziomy nasilenia (np. Łagodne, umiarkowane).
   • W oparciu o partyturę Chatbot zapewnia spersonalizowane zalecenia, takie jak strategie samopomocy dla łagodnych objawów lub sugerowanie profesjonalnych usług zdrowia psychicznego w trudniejszych przypadkach.

Uczestnicy będą wchodzić w interakcje z chatbotem, a następnie uczestniczą w 1-godzinnym częściowo ustrukturyzowanym wywiadzie, aby przekazać informacje zwrotne na temat ich doświadczenia. Badanie koncentruje się na ocenie akceptowalności i wykonalności korzystania z takich chatbotów opartych na LLM w badaniach badań zdrowia psychicznego i identyfikowaniu potencjalnych ulepszeń i ryzyka.

Cele badań Podstawowe cele

1. Aby ocenić akceptowalność, wykonalność i dokładność GPT-4O i GOOD GOOD Chatbot (Hopebot) do badań przesiewowych depresji za pomocą PHQ-9.

   Hipoteza: Uczestnicy wykazali wysoką akceptację Hopebot (wyższa niż 65%) i wysokiej gotowości do korzystania z takiego chatbota opartego na LLM do badań przesiewowych w zakresie zdrowia psychicznego (wyższa niż 65%), co wskazuje na rozpoznanie wiarygodności LLM jako narzędzia wspierającego w In w Badanie badań zdrowia psychicznego (wyższe niż 65%). Uczestnicy użycie HopeBot do badań przesiewowych depresji pasowało do ich wyników PHQ-9 o wartości 100%

2. Aby przeanalizować skuteczność chatbota w identyfikowaniu objawów depresyjnych i dostarczaniu możliwych do przyjęcia zaleceń.

Hipoteza: HopeBot może pomóc użytkownikom w przyjaznym przystąpieniu testu PHQ-9, pomóc użytkownikom dokładnie kategoryzować odpowiedzi i dawać dokładne wyniki testu, porady, które udzielą, oparte są na oficjalnych wytycznych PHQ-9 i ponad 70% z Użytkownicy twierdzą, że ich odpowiedzi są bardzo skuteczne i pomocne.

Cele wtórne

1. Aby ocenić wykonalność i wydajność integracji Rag z LLM w tworzeniu interaktywnego chatbota dla zdrowia psychicznego.

   Hipoteza: Ponad 65% uczestników uznało, że odpowiedzi korzystające z RAG były bardziej pomocne i skuteczne.

2. Aby zbadać mocne strony, ograniczenia i ryzyko rozmieszczenia LLM w dziedzinie zdrowia psychicznego.

Hipoteza: Ponad 65% użytkowników twierdzi, że Hopebot jest bardzo wygodny, bardziej dostępny i bezpłatny, aby udzielić porady bez osądu. Jednak 50% nadal wyraziło obawy dotyczące jego prywatności i bezpieczeństwa danych.