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Large Language Models in Mental Health Care: a Scoping Review

Created by
  • Haebom

저자

Yining Hua, Fenglin Liu, Kailai Yang, Zehan Li, Hongbin Na, Yi-han Sheu, Peilin Zhou, Lauren V. Moran, Sophia Ananiadou, David A. Clifton, Andrew Beam, John Torous

개요

본 논문은 2019년 10월 1일부터 2023년 12월 2일 사이에 발표된 대규모 언어 모델(LLM)의 정신 건강 관리 활용에 대한 종합 분석을 제공합니다. PubMed, Web of Science, Google Scholar 등 여러 데이터베이스를 체계적으로 검색하여 LLM을 이용한 정신 건강 관리 연구 34편을 분석하였습니다. LLM의 활용 사례로는 진단, 치료, 환자 참여 향상 등이 있으며, 데이터 가용성 및 신뢰성, 정신 상태의 미묘한 처리, 효과적인 평가 방법 등의 과제가 제기되었습니다. LLM은 정확성과 접근성 향상에 유용하지만, 임상 적용 및 윤리적 고려 사항에 대한 상당한 격차가 존재합니다. 결론적으로 LLM은 정신 건강 관리 개선에 상당한 가능성을 지니지만, 강력한 데이터 세트, 개발 및 평가 프레임워크, 윤리적 지침 및 학제 간 협력 개발이 필요합니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM은 정신 건강 관리의 정확성과 접근성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
LLM은 진단, 치료, 환자 참여 향상 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.
한계점:
데이터 가용성 및 신뢰성 문제
정신 상태의 미묘한 측면을 효과적으로 처리하는 어려움
효과적인 평가 방법의 부족
임상 적용 및 윤리적 고려 사항에 대한 격차
강력한 데이터 세트, 개발 및 평가 프레임워크, 윤리적 지침 및 학제 간 협력의 필요성
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