Chain-of-Interaction: Enhancing Large Language Models for Psychiatric Behavior Understanding by Dyadic Contexts

Core Concepts

Large language models can be enhanced for psychiatric decision support by incorporating domain knowledge and dyadic interactions through the Chain-of-Interaction prompting method.

Abstract

The content discusses the importance of automatic coding of patient behaviors during motivational interviewing (MI) sessions, focusing on psychiatric issues like alcohol and drug addiction. The Chain-of-Interaction (CoI) prompting method is introduced to contextualize large language models (LLMs) for psychiatric decision support by considering dyadic interactions between patients and therapists. The CoI approach breaks down the coding task into three key reasoning steps: extracting patient engagement, learning therapist question strategies, and integrating dyadic interactions. Experiments demonstrate the effectiveness of the CoI prompting method with multiple state-of-the-art LLMs over existing baselines. Data from real-world MI sessions addressing alcohol usage disorder is used to validate the proposed method.
Index:

Introduction to Behavioral Coding in MI
Importance of Domain Knowledge and Dyadic Interactions
Overview of the Chain-of-Interaction Prompting Method
Experimental Results on Real-World MI Sessions

Stats

"Experiments on real-world datasets can prove the effectiveness and flexibility of our prompting method with multiple state-of-the-art LLMs over existing prompting baselines."
"Our experiments demonstrate the critical role of dyadic interactions in applying LLMs for psychotherapy behavior understanding."

Quotes

"We introduce the Chain-of-Interaction (CoI) prompting method aiming to contextualize large language models (LLMs) for psychiatric decision support by the dyadic interactions."
"Experiments on real-world datasets can prove the effectiveness and flexibility of our prompting method with multiple state-of-the-art LLMs over existing prompting baselines."

Key Insights Distilled From

Chain-of-Interaction

by Guangzeng Ha... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13786.pdf

Deeper Inquiries

How can incorporating domain-specific knowledge improve the accuracy of large language models in behavioral coding tasks?

大規模言語モデルに特定の領域知識を組み込むことは、行動コーディングタスクの精度向上に重要です。例えば、心理療法セッションの自動コーディングでは、MISC（Motivational Interviewing Skill Code）などの専門用語や行動コーディングスキーマをモデルに指示として提供することで、モデルが人間の専門家と同様に振る舞い、必要なドメイン知識を学ぶことが可能です。これにより、モデルはMISCコード付けタスクを適切に実行し、人間のプロフェッショナルと比較して信頼性の高いパフォーマンスを発揮します。また、ドメイン固有の理解力はモデルが文脈情報や相互作用パターンを正確に把握し、「Chain-of-Interaction」などの逐次的推論手法で任務全体を分割する際に役立ちます。

How might multi-modal models enhance automatic coding tasks in psychotherapy beyond text-based approaches?

マルチモダルモデルはテキスト以外も含めた自動コーディングタスクで心理療法を強化する方法です。例えば音声から得られるオーディオ特徴量も活用可能であり、それらは単純なテキストアプローチだけでは利用できません。さらに個々人へリンクされる可能性がある臨床データ取得時の倫理的配慮も考慮しなければなりません。
Multi-modal models can incorporate audio features from therapy recordings, providing additional context and information that may not be captured through text alone. By leveraging multiple modalities such as audio, video, and text data, these models can offer a more comprehensive understanding of patient behaviors and interactions during psychotherapy sessions. This holistic approach allows for a deeper analysis and interpretation of the data, leading to more accurate automatic coding in psychotherapy applications beyond traditional text-based methods.

What are potential ethical considerations when using AI models for mental health applications?

AI モデルを精神保健アプリケーションで使用する際の潜在的な倫理的考慮事項は以下です：

プライバシー: 患者情報やセッション内容へアクセスした場合、その情報保護が重要です。
バイアス: AI モデルが不均衡したトレーニングデータから学習した場合、バイアスや差別化問題が生じうるため注意が必要です。
透明性: AI の意思決定過程や結果解釈方法が不透明だった場合、信頼性低下およびエラー増加リスクあります。
責任: AI 介入後でも医師・専門家責任回避すべきではなく最終的決定補助目的限定使用すべき。

これら倫理原則厳密遵守しAI技術応用範囲拡大及び安全確保必要不可欠ています。