Die Chancen und Risiken großer Sprachmodelle in der psychischen Gesundheit
Große Sprachmodelle (LLMs) bieten große Chancen, um den wachsenden Bedarf an psychischer Gesundheitsversorgung zu decken, bergen aber auch erhebliche Risiken, die sorgfältig angegangen werden müssen.
Effiziente Erkennung von Depression in sozialen Medien mit Hilfe von Large Language Models
Durch die Kombination von medizinischem Fachwissen und modernen Large Language Models kann eine effiziente und erklärbare Depressionsdiagnostik auf Basis von Beiträgen in sozialen Medien erreicht werden.
Nicht-typische Emotionen für die psychische Gesundheit messen: Eine Übersicht über computergestützte Ansätze
Computergestützte Ansätze zur Analyse von Stress, Depressionen und Engagement sind wichtig für das Verständnis der psychischen Gesundheit und des Wohlbefindens.
Erkennung eines Proxy für potenziell komorbide ADHS bei Personen, die Angstsymptome aus sozialen Medien melden
Soziale Medien können als Proxy für die Erkennung von potenziell komorbider ADHS bei Personen mit Angstsymptomen dienen.
Die Typisierung der Heilung: Erfahrungen mit großen Sprachmodellen von Chatbots für die psychische Gesundheitsunterstützung
Die Nutzung von LLM-Chatbots für die psychische Gesundheitsunterstützung bietet sowohl Vorteile als auch Risiken, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen.
Analyse der Verwendung endlicher Emotionsverarbeitungszustände zur Untersuchung der psychischen Gesundheit im Alter
Finite State Automata (FSA) und Hidden Markov Models (HMM) bieten einen Controller-fokussierten Rahmen für die Analyse von Verhaltens- und fMRT-Daten.
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