MAGI：用于精神医学评估的多智能体引导面试
计算与语言
2025-04-28 v1
摘要
自动化结构化临床访谈可以彻底变革精神医疗的可及性，但现有的大型语言模型（LLM）方法未能与精神诊断协议保持一致。我们提出了MAGI，是将金标准Mini International Neuropsychiatric Interview（MINI）转化为自动计算工作流程的第一个框架，通过协调的多智能体合作实现。MAGI通过四个专门的智能体动态导航临床逻辑：1）遵循MINI分支结构的面试树导航智能体、2）融合诊断探测、解释和共情的自适应问题智能体、3）验证参与者响应是否满足节点的判断智能体、4）生成将症状显式映射到临床标准的心理测量链式思维（PsyCoT）轨迹的诊断智能体。针对覆盖抑郁、广泛焦虑、社交焦虑和自杀风险的1002名真实世界受试者的实验结果表明，MAGI通过结合临床严谨性、对话灵活性和可解释推理，显著提升了LLM辅助精神健康评估的水平。
引用
@article{arxiv.2504.18260,
title = {MAGI: Multi-Agent Guided Interview for Psychiatric Assessment},
author = {Guanqun Bi and Zhuang Chen and Zhoufu Liu and Hongkai Wang and Xiyao Xiao and Yuqiang Xie and Wen Zhang and Yongkang Huang and Yuxuan Chen and Libiao Peng and Yi Feng and Minlie Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.18260},
year = {2025}
}
备注
In progress