Suuri kielimalli kokoaa mielenterveyspotilaan ongelmaverkon pelkistä terapiakeskusteluista

Tekoäly kykenee nyt kokoamaan mielenterveyspotilaan yksilöllisen ongelmaverkon pelkkien terapiakeskustelujen perusteella. Yhdysvaltalaisten ja saksalaisten tutkijoiden työ osoittaa, että suuri kielimalli voi tunnistaa terapiapuheesta keskeiset psykologiset prosessit ja niiden väliset yhteydet ilman perinteisesti vaadittavaa, pitkään jatkuvaa seuranta-aineistoa. Nykyisessä psykoterapiassa pyritään yhä enemmän yksilöllistämiseen: hoitoa räätälöidään potilaan omasta “verkosta”, jossa eri ajatukset, tunteet ja käyttäytymismallit kytkeytyvät toisiinsa. Tällaisen verkon rakentaminen vaatii tavallisesti tiheää, pitkittäistä mittaamista, mikä on kliinisessä arjessa usein epärealistista. Tutkijat rakensivat nyt niin sanotun päätepisteeseen asti toimivan menetelmäketjun, joka luo verkon suoraan terapianauhoitteista. He keräsivät 77 terapiakeskustelun litteraatit ja merkitsivät käsin niihin 3364 psykologista prosessia ja näiden eri ulottuvuuksia. Psykologisella prosessilla tarkoitetaan esimerkiksi tapoja tulkita itseä ja muita, tunnetilojen säätelyä tai käyttäytymisen malleja. Näiden, ikään kuin opetusesimerkkien, avulla suuri kielimalli opetettiin tunnistamaan sekä prosessit että niiden ominaisuudet niin sanotun tilanneoppimisen (in-context learning) avulla. Tekoäly siis oppi tehtävän antamalla sille riittävästi merkittyjä esimerkkejä, ilman varsinaista pitkäkestoista uudelleenkoulutusta. Menetelmä ylsi tutkimuksen mukaan korkeaan suoritustasoon. Tulokset viittaavat siihen, että terapiassa voitaisiin tulevaisuudessa tukea tapausjäsennystä ja hoitosuunnitelman tekoa automaattisesti tuotettujen verkkojen avulla. Tämä voisi helpottaa verkostopohjaisten, yksilöllisten hoitojen käyttöönottoa myös paikoissa, joissa resurssit laajaan mittaamiseen ovat rajalliset. Lähde: Using Large Language Models to Create Personalized Networks From Therapy Sessions, ArXiv (AI).