Demo Alleviate: Demonstrating Artificial Intelligence Enabled Virtual Assistance for Telehealth: The Mental Health Case

要約

タイトル：デモAlleviate：テレヘルスにおける人工知能による仮想支援の実証：メンタルヘルスの事例

要約：
– 新型コロナウイルス感染症後、人工知能（AI）を活用したメンタルヘルスケアの支援はますます重要になってきています。
– 適切なケアを提供するためには、重要な課題の幅と複雑さが必要であり、以下を含みます：（a）個別の患者理解、（b）安全性制約があり、医学的に検証されたチャットボット患者対話、（c）チャットボット-患者対話を使用した継続的なフィードバックに基づく設計の改善のサポート。
– 私たちは、個人のケアを支援し、臨床医が患者をよりよく理解するために設計されたチャットボットである「Alleviate」を提案します。 Alleviateは、公に利用可能な臨床的に妥当なメンタルヘルスのテキストやデータベースから引用し、医学的に適切で情報に基づいた決定を下すことができます。
– さらに、Alleviateのモジュール式の設計と説明可能な意思決定により、設計の強固で継続的なフィードバックに基づいた改善が可能です。
– この論文では、Alleviateの異なるモジュールを説明し、Alleviateの機能を示す短いビデオを提出して、患者と臨床医がお互いをより良く理解し、最適なケア戦略を促進するための能力を示します。

要約(オリジナル)

After the pandemic, artificial intelligence (AI) powered support for mental health care has become increasingly important. The breadth and complexity of significant challenges required to provide adequate care involve: (a) Personalized patient understanding, (b) Safety-constrained and medically validated chatbot patient interactions, and (c) Support for continued feedback-based refinements in design using chatbot-patient interactions. We propose Alleviate, a chatbot designed to assist patients suffering from mental health challenges with personalized care and assist clinicians with understanding their patients better. Alleviate draws from an array of publicly available clinically valid mental-health texts and databases, allowing Alleviate to make medically sound and informed decisions. In addition, Alleviate’s modular design and explainable decision-making lends itself to robust and continued feedback-based refinements to its design. In this paper, we explain the different modules of Alleviate and submit a short video demonstrating Alleviate’s capabilities to help patients and clinicians understand each other better to facilitate optimal care strategies.

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arxiv.jp, OpenAI