의사 근거 있는 AI 지원 심리치료 접수 품질 보증

환자들이 인공지능(AI) 지원 정신과 입원 검진 시스템을 사용하기 전에, 건강 시스템은 이러한 도구를 질병 관리 표준에 따라 품질 보증을 위해 정기적으로 평가하는 방법이 필요하다. 의사들은 다른 입원 방식 사용할 수 있으므로, 이 작업을 평가하는 것은 (1) 다양한 인터뷰 접근 방식을 비교할 수 있는 지원, (2) 의사 부담을 최소화하는 것, (3) 건강 시스템이 이러한 기술을 배포하는 데 관련된 임상적으로 관련된 성과를 측정해야 한다. 우리는 InterviewPlayground라는 개방형 AI 인터뷰를 위한 메모리 증강 환자 시뮬레이터를 중심으로 의사 중심 평가 플랫폼을 제시한다. 우리는 InterviewPlayground를 사용하여 우리의 전문가 저작한 비건트를 사용하여 인터랙티브한 환자를 만들었고, 인터뷰를 위한 시뮬레이션된 입원 플랫폼을 구성했으며, 입원과 관련된 평가 모달리티를 설계했다. 6명의 의사와 25분 동안의 평가에서 GPT 기반 대규모 언어 모델(LLM) 입원 인터뷰자와 비교했을 때, LLM은 임상적으로 관련된 항목을 포함한 환자 비건트에서 더 많이 회복했다(88.0% vs. 38.9%), 그러나 인터뷰에 기초하지 않은 임상적 추론을 더 많이 했다(56.8% vs. 27.8%), 그리고 식별된 안전 문제를 더 자주 특징화하지 않았다(33.3% vs. 66.7%), 이 작업에 대한 배포된 품질 보증을 위한 단계를 세웠다.