Die Rolle von Sprachmodellen in der psychischen Gesundheitsversorgung

Psychische Gesundheit ist ein wichtiger Teil der allgemeinen Gesundheit. Im Jahr 2021 hatten etwa 22,8 % der Erwachsenen in den USA mit irgendeiner Form von psychischen Erkrankungen zu kämpfen. Weltweit machen psychische Gesundheitsprobleme 30 % der nicht tödlichen Gesundheitsprobleme aus, die zu Behinderungen führen. Allein Depressionen und Ängste kosten die globale Wirtschaft jedes Jahr etwa 1 Billion Dollar. Diese Statistiken zeigen, dass es dringend bessere Wege braucht, um psychische Gesundheitsprobleme zu verhindern und zu behandeln. Neue Lösungen zu finden, kann das Leiden verringern und die Lebensqualität vieler Menschen verbessern.

Vielerlei in der psychischen Gesundheitsarbeit dreht sich ums Reden. Dazu gehört das Erkennen von Symptomen, die Bereitstellung von Therapie und das Verwenden verschiedener schriftlicher Kommunikationen. Mit diesem Hintergrund können technologische Fortschritte, die sich darauf konzentrieren, menschliche Sprache zu verstehen und zu nutzen, in diesem Bereich sehr hilfreich sein. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Bereich der Informatik, der Computern hilft, menschliche Sprache zu verstehen und zu nutzen. Sie kann dabei helfen, psychische Gesundheitszustände zu erkennen und nützliche Chatbots für Emotionale Unterstützung zu erstellen.

Kürzlich haben Grosse Sprachmodelle (LLMs) die NLP-Technologie noch weiter vorangetrieben. Diese Modelle können Texte auf eine sehr menschliche Art und Weise lesen und schreiben. Sie können grosse Informationsmengen schnell durchforsten und Einsichten liefern, die Therapeuten und Patienten gleichermassen helfen können. LLMs könnten eine neue Möglichkeit bieten, wie Menschen ihre Gedanken und Gefühle mitteilen, was in der Therapie hilfreich sein könnte.

Trotz des wachsenden Interesses an der Nutzung von LLMs in der psychischen Gesundheitsversorgung gibt es nur wenige Übersichten, die dieses Thema behandeln. Diese Arbeit zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem wir genauer untersuchen, wie LLMs in der psychischen Gesundheit eingesetzt werden können. Wir werden uns auf Modelle konzentrieren, die nach 2019 entwickelt wurden, dem Beginn einer neuen Phase in der Entwicklung von LLMs. Das Ziel ist es, Folgendes zu untersuchen:

• Die Arten von Datensätzen und Trainingsmethoden, die verwendet werden.
• Verschiedene Anwendungen von LLMs in der psychischen Gesundheitsversorgung.
• Die ethischen und sicherheitstechnischen Fragen rund um diese Modelle.
• Der Unterschied zwischen den verfügbaren Werkzeugen und dem, was in der Praxis benötigt wird.

#Verarbeitung natürlicher Sprache und grosse Sprachmodelle

Die Verarbeitung natürlicher Sprache entstand in den 1950er Jahren und konzentrierte sich auf das Übersetzen von Sprachen. Die frühen Methoden erforderten detailliertes Codieren, was ihre Nutzung einschränkte. In den 1990er Jahren kamen statistische Sprachmodelle auf, die Daten nutzten, um Sprachmuster besser zu verstehen. Diese Modelle hatten jedoch Schwächen, darunter einen Mangel an Daten.

In den 2000er Jahren kamen neuronale Sprachmodelle ins Spiel. Sie verwendeten neuronale Netzwerke, um Vorhersagen über Sprache zu verbessern. Das führte zu einem besseren Verständnis und Einsatz von Wörtern in verschiedenen Kontexten. Ende der 2010er Jahre wurden Modelle wie ELMo, BERT und GPT entwickelt. Sie machten sich neue Designtechniken zunutze, um das Gebiet der NLP zu revolutionieren.

Seit 2020 haben LLMs die Landschaft der NLP verändert und ermöglichen komplexe, vielfältige Anwendungen. Bekannte Beispiele sind GPT-3 und GPT-4, die beide für ihre hochentwickelten Lese- und Schreibfähigkeiten bekannt sind. Nutzer können mit LLMs interagieren, indem sie Eingabeaufforderungen geben, die steuern, wie die Modelle reagieren. Diese Art der Interaktion unterscheidet sich von dem Feintuning, bei dem das Modell aus neuen Daten lernt.

LLMs kommen in zwei Haupttypen vor: Open-Source und Nicht-Open-Source. Open-Source-Modelle ermöglichen es den Nutzern, sie anzupassen, während die Daten privat bleiben. Das ist im sensiblen Bereich der psychischen Gesundheit wichtig. Nicht-Open-Source-Modelle wie GPT-4 werden von Unternehmen bereitgestellt und haben unterschiedliche Regeln für die Datennutzung.

#Potenzielle Vorteile von LLMs in der psychischen Gesundheitsversorgung

LLMs können grosse Mengen Text verarbeiten und menschliche Gespräche simulieren, was verschiedene Aufgaben in der psychischen Gesundheitsversorgung unterstützen könnte. Sie können helfen, Verhaltensmuster zu erkennen, Quellen psychologischen Stresses zu identifizieren und emotionale Unterstützung zu bieten. Mit sorgfältiger Regulierung, ethischen Praktiken und Datenschutzschutzmassnahmen könnten LLMs auch Kliniker in ihrer Arbeit unterstützen. Diese Unterstützung könnte darin bestehen, Patienten zu bewerten, psychische Gesundheitsprobleme zu managen und Therapiesitzungen zu verbessern.

#Überprüfungsprozess

Eine detaillierte Literaturrecherche wurde unter strengen Richtlinien durchgeführt. Die Überprüfung konzentrierte sich auf Studien, die nach der Einführung von T5 im Jahr 2019 veröffentlicht wurden, was zu 34 relevanten Artikeln führte. Wir haben mehrere Datenbanken durchforstet, um eine umfassende Abdeckung der verfügbaren Forschung sicherzustellen.

#Anwendungen von LLMs in der psychischen Gesundheitsversorgung

Wir haben festgestellt, dass LLMs in der psychischen Gesundheitsversorgung verschiedene Zwecke erfüllen. Eine grosse Anzahl von Studien konzentriert sich auf die Erstellung von Gesprächsagenten, die Antworten geben, die bei den Nutzern Anklang finden. Diese Agenten decken ein breites Spektrum an Bedürfnissen im Bereich der psychischen Gesundheit ab. Einige Studien konzentrieren sich auf spezifische Therapien wie Paarberatung, während andere Pflegekräfte unterstützen, indem sie Empfehlungen geben.

Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich ist die Erstellung von Bildungsinhalten und die Bereicherung von Ressourcen. Diese Studien untersuchen, wie LLMs Erklärungen, Fallstudien und personalisierte Materialien generieren können. Zudem werden LLMs auch als Werkzeuge zur Diagnose von Zuständen erforscht, indem sie verschiedene psychische Gesundheitsprobleme klassifizieren.

#Herausforderungen und Bedenken

Allerdings gibt es Herausforderungen bei der Implementierung von LLMs in der psychischen Gesundheitsversorgung. Die Datenqualität ist ein grosses Problem, da ein Grossteil des Inhalts, der für das Training verwendet wird, aus sozialen Medien stammt, was möglicherweise nicht die breiteren Bevölkerungen oder Zustände genau repräsentiert. Ausserdem werden viele Datensätze nicht von psychischen Gesundheitsexperten überprüft, was zu Vorurteilen führen kann.

Es gibt Fragen zur Denkfähigkeit und Empathie von LLMs. Die Fähigkeit dieser Modelle, menschliche Emotionen wirklich zu verstehen und angemessen zu reagieren, wird weiterhin diskutiert. Darüber hinaus macht das Fehlen eines einheitlichen Bewertungsrahmens es schwierig, Studien zu vergleichen und gemeinsame Massstäbe zur Bewertung der Modellleistung zu finden.

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken sind in der psychischen Gesundheitsversorgung von entscheidender Bedeutung. Die sensible Natur der Informationen, die diese Modelle möglicherweise verarbeiten, wirft Fragen zum Datenschutz auf. Ethische Standards müssen etabliert werden, um eine verantwortungsvolle Nutzung von LLMs in diesem Bereich zu gewährleisten.

#Zusammenfassung der Ergebnisse

Unsere Überprüfung hat die Notwendigkeit von Verbesserungen in mehreren Bereichen aufgezeigt, um das Potenzial von LLMs in der psychischen Gesundheitsversorgung voll auszuschöpfen. Wir brauchen bessere Qualitätsdaten für die Entwicklung und Validierung. Aktuelle Modelle schneiden oft schlecht ab oder liefern voreingenommene Ergebnisse aufgrund ihrer Trainingsdatensätze.

Darüber hinaus ist es entscheidend, die Denk- und Empathiefunktionen von LLMs zu verbessern. Die Etablierung eines standardisierten Bewertungsrahmens zur Bewertung der Ausgaben von LLMs im Bereich der psychischen Gesundheit wäre hilfreich. Schliesslich müssen Datenschutz, Sicherheit und Ethik immer oberste Priorität haben, während sich das Feld weiterentwickelt.

#Fazit

Zusammenfassend haben LLMs grosses Potenzial, die psychische Gesundheitsversorgung zu unterstützen. Trotz der Herausforderungen, mit denen wir konfrontiert sind – wie Datenqualität, Bewertungsmethoden und ethischen Bedenken – können kontinuierliche Zusammenarbeit und Anstrengungen helfen, diese Technologien zu verbessern. Durch die Verfeinerung der Trainingsmethoden und den Fokus auf ethische Standards können wir sicherstellen, dass LLMs als effektive Werkzeuge dienen, um Fachleute im Bereich der psychischen Gesundheit zu unterstützen und das Leben der Bedürftigen zu verbessern.

In Zukunft ist es wichtig, diese Diskussionen am Leben zu halten und die Forschung fortzusetzen, um das volle Potenzial von LLMs in der psychischen Gesundheitsversorgung zu nutzen. Mit fortlaufenden Fortschritten könnten LLMs wertvolle Verbündete in der psychischen Unterstützung werden, neue Ansätze zur Behandlung bieten und die gesamte Landschaft der psychischen Gesundheit verbessern.