TRUST: An LLM-Based Dialogue System for Trauma Understanding and Structured Assessments

要約

目的：大規模な言語モデル（LLM）は臨床医を支援し、患者をサポートするために広く使用されていますが、標準的な診断インタビューと評価のための対話システムを調査した既存の研究はありません。
この研究の目的は、臨床医の行動を再現するLLM駆動の対話システムを開発することにより、メンタルヘルスケアのアクセシビリティのギャップを埋めることを目的としています。
材料と方法：信頼を導入します。これは、心的外傷後ストレス障害（PTSD）の正式な診断インタビューと評価を実施できる協同LLMモジュールの枠組みです。
適切な臨床反応の生成を導くために、臨床インタビューのために特別に設計された対話行為スキーマを提案します。
さらに、臨床医による時間のかかる費用のかかる手動検査に代わる、実際のインタビューの成績証明書に基づいた患者シミュレーションアプローチを開発します。
結果：評価メトリックの包括的なセットは、エージェントと患者のシミュレーションの両方の観点からダイアログシステムを評価するように設計されています。
会話と臨床専門家による専門家の評価は、信頼が実生活の臨床インタビューと同等に機能することを示しています。
ディスカッション：私たちのシステムは、平均的な臨床医のレベルで機能し、コミュニケーションスタイルと応答の適切性の将来の強化の余地があります。
結論：私たちの信頼フレームワークは、メンタルヘルスケアの利用可能性を促進する可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Objectives: While Large Language Models (LLMs) have been widely used to assist clinicians and support patients, no existing work has explored dialogue systems for standard diagnostic interviews and assessments. This study aims to bridge the gap in mental healthcare accessibility by developing an LLM-powered dialogue system that replicates clinician behavior. Materials and Methods: We introduce TRUST, a framework of cooperative LLM modules capable of conducting formal diagnostic interviews and assessments for Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD). To guide the generation of appropriate clinical responses, we propose a Dialogue Acts schema specifically designed for clinical interviews. Additionally, we develop a patient simulation approach based on real-life interview transcripts to replace time-consuming and costly manual testing by clinicians. Results: A comprehensive set of evaluation metrics is designed to assess the dialogue system from both the agent and patient simulation perspectives. Expert evaluations by conversation and clinical specialists show that TRUST performs comparably to real-life clinical interviews. Discussion: Our system performs at the level of average clinicians, with room for future enhancements in communication styles and response appropriateness. Conclusions: Our TRUST framework shows its potential to facilitate mental healthcare availability.

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