本論文は、精神的健康支援のための革新的なシステム「MindGuard」を提案している。MindGuardの中核は、専門的な精神的健康知識を備えたエッジ型LLMである。このLLMは、モバイルセンサーデータと自己報告データを統合して、個人に合わせた精神的健康スクリーニングと支援対話を提供する。
論文では、4年間にわたる公開データセットと2週間の実世界デプロイメントを用いて、MindGuardの性能を広範に評価している。その結果、MindGuardはGPT-4と同等の性能を達成し、10倍以上大きいモデルよりも優れていることが示された。
MindGuardは、自己報告と支援対話を日常生活の受動的な統合監視に置き換えることで、アクセシブルで偏見のない精神的健康支援を実現する可能性を秘めている。
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