The opportunities and risks of large language models in mental health

本文是LLM系列文章,针对《The opportunities and risks of large language models in mental health》的翻译。

大型语言模型在心理健康中的机会和风险

摘要

全球心理健康问题的发生率正在上升,人们越来越意识到现有的心理健康模式将无法充分扩展以满足需求。随着大型语言模型(LLM)的出现,人们对其创造新的、大规模的解决方案来支持心理健康的承诺感到非常乐观。尽管LLMs是新手,但它们已经被应用于与心理健康相关的任务。在这篇综述中,我们总结了关于使用LLM提供心理健康教育、评估和干预的现有文献,并强调了在每个领域产生积极影响的关键机会。然后,我们强调了LLM应用于心理健康的相关风险,并鼓励采取策略来减轻这些风险。对心理健康支持的迫切需求必须与负责任的心理健康LLM的开发、测试和部署相平衡。特别重要的是确保心理健康LLM针对心理健康进行微调,提高心理健康公平性,遵守道德标准,并确保人们,包括那些有心理健康问题生活经验的人,参与从发展到部署的所有阶段。优先考虑这些努力将最大限度地减少对心理健康的潜在危害,并最大限度地提高LLM对全球心理健康产生积极影响的可能性。

结论

对心理健康服务的需求是紧迫的,LLM扩大获得心理健康信息和心理保健的机会的潜力是巨大的。LLM发展迅速,已应用于心理健康教育、评估和干预。特别有希望的是LLM提供心理健康教育和评估的潜力,这些任务与LLM的优势非常一致。LLM在相关任务方面取得了非凡的进展,如回答医疗问题和评估医疗状况,达到并在某些情况下超过了人类临床医生的表现。在将LLM应用于心理健康干预时,需要更加谨慎,但也有理由乐观地认为,LLM最终可能有助于支持或增加人类提供的心理健康治疗。
有效参与心理健康任务的关键是专门针对心理健康领域以及公平、安全、循证实践和隐私的优先顺序对LLM进行微调。没有广泛使用的通用LLM经过心理健康方面的微调,没有经过循证心理健

Large Language Models for Mental Health: A Systematic Review 背景大型语言模型(LLM)在数字健康领域受到了广泛的关注,并显示出其潜力,而其在心理健康领域的应用仍存在争议。这篇系统综述旨在通过调查LLM最新工作的优势和局限性,总结和描述LLM在心理健康中的应用,并讨论早期筛查、数字干预和其他心理健康临床应用的挑战和机遇。目标这篇系统综述严格审查了LLM在心理健康中的使用,特别关注其在早期筛查、数字干预和临床环境中的适用性和有效性。通过系统地整理和评估当前研究的证据,我们的工作分析了模型、方法、数据来源和结果,从而描绘了LLM在心理健康护理中的运营效用的明确未来。 阅读详情

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