面向心理健康的可解释且安全的对话智能体：综述
人工智能
2023-04-27 v1 计算与语言
摘要
虚拟心理健康助手（VMHAs）持续发展，以支援每年有 6000 万次初级保健就诊和 600 万次急诊室（ER）就诊的过度负担的全球医疗系统。这些系统由临床心理学家、精神科医生和人工智能（AI）研究人员为认知行为疗法（CBT）而构建。目前，VMHAs 的作用是通过信息提供情感支持，较少侧重于与患者开展反思性对话。需要一种更全面、安全且可解释的方法来构建负责任的 VMHAs，以提出后续问题或提供充分知情的回应。本综述对现有心理健康对话智能体进行了系统的批判性回顾，随后就借助上下文知识、数据集及其在临床决策支持中新兴作用来改进 VMHAs 提出了新见解。我们还提出了通过可解释性、安全性和整体可信赖性来丰富 VMHAs 用户体验的新方向。最后，我们提供了超越当前文献的 VMHAs 评估指标与实践考量，以在 VMHAs 与患者主动沟通中建立信任。
引用
@article{arxiv.2304.13191,
title = {Towards Explainable and Safe Conversational Agents for Mental Health: A Survey},
author = {Surjodeep Sarkar and Manas Gaur and L. Chen and Muskan Garg and Biplav Srivastava and Bhaktee Dongaonkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.13191},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 3 figures, 2 tables