PeerCoPilot：面向行为健康组织的语言模型驱动助手
计算与语言
2025-12-01 v1 计算机与社会
机器学习
摘要
行为健康状况（包括精神健康和物质使用障碍）是美国病负担的首要原因。同行运行的行为健康组织（PROs）通过结合精神健康服务与对收入、就业、住房等需求的帮助，关键性地助力面临这些状况的个体。然而，受限的经费和人员资源使 PROs 难以覆盖所有服务用户的需求。为帮助 PROs 的同行服务提供日常任务支持，我们引入 PeerCoPilot，这是一个由大语言模型（LLM）驱动的助手，帮助同行服务者创建健康计划、构建分步骤目标，并定位支持这些目标的组织资源。PeerCoPilot 通过由超过 1,300 项经审核资源支持的检索增强生成管道，确保信息可靠性。我们对 15 名同行服务者和 6 名服务用户进行了人类评估，发现超过 90% 的用户支持使用 PeerCoPilot。此外，我们展示了 PeerCoPilot 的信息可靠性和针对性优于基准 LLM。PeerCoPilot 现已被用于服务 10,000 名服务用户的大型行为健康组织 CSPNJ 中的 5-10 名同行服务者，并正在积极扩展其使用范围。
引用
@article{arxiv.2511.21721,
title = {PeerCoPilot: A Language Model-Powered Assistant for Behavioral Health Organizations},
author = {Gao Mo and Naveen Raman and Megan Chai and Cindy Peng and Shannon Pagdon and Nev Jones and Hong Shen and Peggy Swarbrick and Fei Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.21721},
year = {2025}
}
备注
Accepted at IAAI'26