通过链式思维提示增强抑郁症诊断
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了AI在检测抑郁症时常常得出预判结论的问题。通过链式思维提示(CoT)评估患者健康问卷-8(PHQ-8)得分,我们发现AI模型的得分准确性大大提高,结果更接近参与者报告的真实得分。这一洞察将推动AI在医疗领域的应用,提高其对患者情感和语调的理解能力,从而更准确地识别心理障碍症状。
利用大型语言模型进行抑郁症检测与治疗的革新性范式,通过专用提示进行精调,提供抑郁症的治疗干预。独特的少样本提示方法增强了模型分析和解释抑郁症状的能力。与资源结合进行共情对话管理,提供支持性互动。通过引入包含多种CBT模块的数据库提供个性化疗法建议。通过评估模型的性能展示模型的有效性,该研究将人工智能和传统心理方法相结合,为心理健康护理提供新的可能性。