Die Rolle von KI in Mental Health Apps bewerten

Mentale Gesundheit ist ein wachsendes Problem weltweit. Viele Leute kämpfen mit Dingen wie Angst und Depression. Leider gibt es nicht genug ausgebildete Fachleute, um allen zu helfen, die Unterstützung brauchen. Mobile Gesundheits-Apps kommen jetzt auf, um sofortige Hilfe für die, die sie brauchen, anzubieten. Diese Apps nutzen oft Dialogsysteme, die strukturierten Beratungstechniken folgen. Eine beliebte Methode ist die Kognitive Verhaltenstherapie (CBT), die den Leuten hilft, ihre negativen Gedanken und Gefühle zu ändern.

Mit den Fortschritten in der Technologie werden grosse Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 verwendet, um Antworten in diesen Dialogsystemen zu erzeugen. Diese Studie untersucht, wie LLMs die Effektivität der Gespräche in mentalen Gesundheits-Apps und die Nutzererfahrungen im Vergleich zu traditionellen regelbasierten Systemen verbessern können.

#Hintergrund

Psychische Gesundheitsprobleme betreffen einen erheblichen Teil der globalen Bevölkerung. Im Jahr 2019 hatten ungefähr 970 Millionen Menschen mit psychischen Störungen zu kämpfen, wobei Angststörungen und Depressionen die häufigsten waren. Wegen des Mangels an qualifizierten Fachleuten haben viele Schwierigkeiten, die notwendige Betreuung zu bekommen. Mobile Gesundheits-Apps können diese Lücke schliessen, indem sie Lösungen wie virtuelle Beratung anbieten.

Aktuelle Dialogsysteme verlassen sich grösstenteils auf vordefinierte Regeln, was zu Gesprächen führen kann, die flach oder verwirrend wirken. Aber mit dem Aufstieg der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache gibt es Hoffnung auf Verbesserung. LLMs können natürlichere Antworten erzeugen im Vergleich zu traditionellen Systemen.

In dieser Studie konzentrieren wir uns auf zwei LLMs: ein einfühlsames Beratungsmodell, das in Osaka entwickelt wurde, und OpenAIs GPT-4. Durch den Vergleich dieser Modelle wollen wir herausfinden, wie effektiv sie sind, um die Nutzererfahrung während der CBT-Sitzungen zu verbessern.

#Studiendesign

Um den Einfluss der LLMs auf die Dialogsysteme der mentalen Gesundheit zu verstehen, haben wir ein Experiment entworfen, bei dem Teilnehmer mit verschiedenen Versionen dieser Systeme interagierten. Die Systeme basierten auf CBT-Prinzipien und verwendeten sokratische Fragen, um den Nutzer dazu zu bringen, über seine Gedanken nachzudenken.

Wir haben Dialogszenarien erstellt, die Systemaufforderungen und Nutzerantworten enthielten. Jedes Szenario bestand aus mehreren Fragen, die darauf abzielten, die Nutzer dazu zu ermutigen, über ihre Gefühle und Gedanken nachzudenken. Diese Fragen waren so strukturiert, dass sie zum ABC-Modell der CBT passten, das für Auslösendes Ereignis, Überzeugungen und Konsequenzen steht.

Die Teilnehmer wurden aufgefordert, mit verschiedenen Dialogsystemen zu interagieren: nur sokratische Fragen, Antworten generiert vom OsakaED-Modell, Antworten generiert von GPT-4 und Kombinationen aus sokratischen Fragen mit LLM-Antworten.

#Methodologie

#Erstellung von Dialogszenarien

Die Dialogszenarien bestanden aus 15 verschiedenen Äusserungen. Das System fragte zuerst die Nutzer nach ihren belastenden Situationen und den dazugehörigen Stimmungen. Dann ging es auf die automatischen Gedanken ein, die aus diesen Situationen resultieren. Die Nutzer wurden ermutigt, kritisch über diese Gedanken nachzudenken, indem sokratische Fragen gestellt wurden.

Wir konzentrierten uns darauf, wie die verschiedenen Systeme den Nutzern helfen konnten, ihre automatischen Gedanken zu überdenken. Der Dialogfluss variierte je nach dem verwendeten System. Zwei Haupt-LLMs wurden getestet: OsakaED und GPT-4. Jedes System lieferte unterschiedliche Stile von Antworten auf denselben Satz von Anfragen.

#Implementierung der Dialogsysteme

Fünf Dialogsysteme wurden implementiert:

1. Nur sokratische Fragen (SQ)
2. OsakaED-Antworten
3. GPT-4-Antworten
4. OsakaED-Antworten kombiniert mit SQ
5. GPT-4-Antworten kombiniert mit SQ

Das OsakaED-Modell wurde mit einem Datensatz aus sozialen Medien entwickelt. Sein Design ermöglichte es, einfühlsame Antworten zu generieren. Im Gegensatz dazu ist GPT-4 ein Allzweckmodell, das dafür bekannt ist, in vielen Aufgaben gut abzuschneiden.

#Nutzerevaluation

Teilnehmer an der Studie wurden von einer Crowdsourcing-Plattform eingeladen. Sie lasen eine Zusammenfassung der CBT und interagierten mit einem der Systeme. Danach füllten die Teilnehmer einen Fragebogen aus, um Änderungen in ihrer Stimmung und Wahrnehmung der Antworten des Systems zu bewerten.

Wir massen die Stimmungänderung, indem wir verglichen, wie die Teilnehmer sich vor und nach ihrer Interaktion mit dem System fühlten. Wir bewerteten auch kognitive Veränderungen durch eine Reihe spezifischer Fragen, die sich auf ihre Gedanken und Gefühle während des Dialogs bezogen.

#Ergebnisse

Die Ergebnisse dieser Studie lieferten einige interessante Einblicke in das Verhalten der Dialogsysteme.

#Nutzererfahrung und Stimmungänderung

Im Durchschnitt erlebten die Teilnehmer Veränderungen in ihrer Stimmung, nachdem sie mit den verschiedenen Systemen interagiert hatten. Die Verbesserungen variierten jedoch erheblich, je nach Art des verwendeten Systems. Die GPT-4-Systeme erhielten im Allgemeinen höhere Bewertungen in Bezug auf Empathie und Dialogqualität im Vergleich zu OsakaED.

Wenn nur sokratische Fragen verwendet wurden, bemerkten die Teilnehmer eine leichte Verbesserung ihrer Stimmung, aber nicht genug, um als signifikant angesehen zu werden. Im Gegensatz dazu führten Systeme, die GPT-4 einsetzten, zu bemerkenswerten Verbesserungen sowohl in der Stimmung als auch im Gefühl der Empathie der Nutzer.

#Systemvergleich

Beim Vergleich der Systeme wurden folgende Beobachtungen gemacht:

• GPT-4: Produzierte die besten Ergebnisse hinsichtlich Nutzerempathie und Stimmungänderung. Die Antworten wirkten dynamischer und ansprechender, was zu einem reicheren Erlebnis für die Nutzer führte.

• OsakaED: Zeigte keine signifikanten Verbesserungen im Vergleich zu traditionellen SQ. Während es einige einfühlsame Qualitäten demonstrierte, konnte es keine besseren Ergebnisse als einfache fragenbasierte Systeme erzielen.

• Kombinationssysteme: Das Hinzufügen von sokratischen Fragen zu LLM-generierten Antworten ergab keine signifikanten Verbesserungen. Es scheint, dass die LLMs bereits in der Lage waren, relevante sokratische Fragen selbst zu generieren.

#Teilnehmerfeedback

Die Teilnehmer gaben Feedback zu ihren Erfahrungen. Viele äusserten, dass die GPT-4-Antworten emotional ansprechend waren und zu einem befriedigenderen Gespräch führten. Im Gegensatz dazu wirkten die OsakaED-Antworten oft weniger wirkungsvoll. Einige Teilnehmer bemerkten, dass die automatischen Antworten wie ein Skript wirkten und die Tiefe vermissten, die sie in einem therapeutischen Kontext suchten.

#Herausforderungen und Einschränkungen

Obwohl diese Studie wertvolle Erkenntnisse bietet, hebt sie auch mehrere Herausforderungen und Einschränkungen hervor:

1. Antwortgeschwindigkeit: Während des Experiments gab es deutliche Unterschiede in den Antwortzeiten. Die Systeme, die LLMs verwendeten, hatten Verzögerungen, was die Nutzerbewertungen beeinflusste. Zukünftige Studien sollten sicherstellen, dass alle Systeme Antworten mit ähnlichen Geschwindigkeiten liefern, um Verzerrungen zu vermeiden.

2. Kleine Stichprobe: Die Anzahl der Teilnehmer war begrenzt, was die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigen kann. Grössere Studien sind notwendig, um die Effektivität dieser Dialogsysteme vollständig zu verstehen.

3. Langzeiteffekte: CBT ist ein Prozess, der darauf ausgelegt ist, über mehrere Sitzungen Ergebnisse zu erzielen. Diese Studie konzentrierte sich auf Einzelinteraktionen, die möglicherweise kein vollständiges Bild der Effektivität der Systeme liefern.

4. Ethische Bedenken: Die Verwendung von LLMs in der psychischen Gesundheitsversorgung wirft ethische Herausforderungen auf. Entwickler können die generierten Antworten nicht vollständig vorhersagen, was zu unbeabsichtigten Konsequenzen führen kann, insbesondere für schutzbedürftige Nutzer. Dies ist besonders relevant für Personen, die selbstverletzungsgefährdet sind.

#Empfehlungen für zukünftige Forschungen

Zukünftige Studien sollten verschiedene Wege erkunden, um die Anwendung von LLMs in den Dialogsystemen der psychischen Gesundheit zu verbessern und zu verstehen:

1. Erhöhte Stichprobengrösse: Grössere Studien können helfen, zuverlässigeren Daten zu Nutzererfahrungen und Ergebnissen zu etablieren.

2. Antwortzeitmanagement: Die Standardisierung der Antwortzeiten über Systeme hinweg wird die Gültigkeit der Nutzerbewertungen verbessern.

3. Längsschnittstudien: Die Untersuchung der Effektivität von Dialogsystemen über längere Zeiträume wird Einblicke in ihre langfristigen Vorteile bieten.

4. Menschliche Aufsicht: Die Implementierung eines Ansatzes mit menschlicher Überwachung, bei dem geschulte Fachleute die von LLMs generierten Antworten überprüfen und überwachen, kann einige ethische Bedenken verringern, während die Fähigkeiten dieser Modelle genutzt werden.

5. Analyse der LLM-Fähigkeiten: Weitere Forschungen könnten die Merkmale von LLM-Antworten untersuchen, die zu positiven Ergebnissen beitragen, um Entwicklern zu helfen, ihre Ansätze zu verfeinern.

#Fazit

Diese Studie beleuchtet das Potenzial von LLMs in Dialogsystemen für die mentale Gesundheit, insbesondere im Kontext der CBT. Während GPT-4 eine überlegene Fähigkeit zeigte, die Nutzererfahrungen und -ergebnisse zu verbessern, schnitt das OsakaED-Modell im Vergleich zu traditionellen Systemen nicht signifikant besser ab. Dies betont die Komplexität der Entwicklung effektiver Apps für die mentale Gesundheit und unterstreicht die Bedeutung einer sorgfältigen Gestaltung und ethischer Überlegungen bei ihrer Implementierung.

Mit dem technologischem Fortschritt bleibt es entscheidend, die Kluft zwischen psychischer Gesundheitsversorgung und zugänglichen Lösungen zu überbrücken. Die Integration fortschrittlicher Modelle wie GPT-4 bietet einen vielversprechenden Weg, die Qualität und Effektivität virtueller Beratung zu verbessern. Es ist jedoch wichtig, die Sicherheit der Nutzer an erster Stelle zu setzen und sicherzustellen, dass diese Werkzeuge ihren vorgesehenen Zweck erfüllen, ohne ethische Standards zu gefährden.