Leveraging LLMs for Mental Health: Detection and Recommendations from Social Discussions
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저자
Vaishali Aggarwal, Sachin Thukral, Krushil Patel, Arnab Chatterjee
개요
본 논문은 Reddit과 같은 소셜 플랫폼의 텍스트 데이터를 활용하여 자연어 처리(NLP)와 생성형 AI 기술을 통해 사용자의 게시글을 분석하여 정신 건강 장애를 식별하고 심각도를 평가하며, 행동 변화 및 치료적 개입을 위한 권장 사항을 생성하는 포괄적인 프레임워크를 제안한다. 규칙 기반 라벨링 방법과 사전 훈련된 NLP 모델을 사용하여 정신 건강 장애를 분류하고, 특수 대규모 언어 모델(LLM)의 예측을 기반으로 도메인 적응 및 일반적인 사전 훈련된 NLP 모델을 미세 조정하여 분류 정확도를 향상시킨다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 사전 훈련된 모델의 일반화 기능과 LLM이 포착한 도메인 특정 통찰력을 결합하여 정신 건강 담론에 대한 이해도를 높인다. 각 모델의 강점과 한계를 강조하여 실제 적용 가능성에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다. 이는 정신 건강 감시 및 디지털 건강 분석 분야에 기여하고, 조기 진단 및 개인 맞춤형 치료를 용이하게 하여 실무자를 지원하고 시기 적절한 개입을 촉진하며 전반적인 웰빙을 향상시키는 것을 목표로 한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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소셜 미디어 데이터를 활용한 정신 건강 장애 조기 진단 및 개인 맞춤형 치료 가능성 제시
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NLP와 생성형 AI 기술을 결합한 새로운 접근 방식 제안
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다양한 모델의 강점과 한계를 비교 분석하여 실용적 적용 가능성 제시
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정신 건강 감시 및 디지털 건강 분석 분야에 기여
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한계점:
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Reddit 데이터의 편향성 및 일반화 가능성에 대한 검토 필요
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개인 정보 보호 및 윤리적 문제 고려 필요
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모델의 정확도 및 신뢰도 향상을 위한 추가 연구 필요
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다양한 정신 건강 장애에 대한 일반화 가능성 검증 필요
