ProMind-LLM: Proactive Mental Health Care via Causal Reasoning with Sensor Data
作者: Xinzhe Zheng, Sijie Ji, Jiawei Sun, Renqi Chen, Wei Gao, Mani Srivastava
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-05-20
💡 一句话要点
ProMind-LLM：利用因果推理与传感器数据实现主动式心理健康护理
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 心理健康 大型语言模型 因果推理 传感器数据 行为数据 领域预训练 自精炼
📋 核心要点
- 现有心理健康风险评估方法依赖主观文本记录，易受个体精神状态影响，导致预测结果不稳定。
- ProMind-LLM结合客观行为数据与主观记录，通过领域预训练、自精炼和因果推理提升评估的可靠性。
- 在PMData和Globem数据集上的实验表明，ProMind-LLM显著优于通用LLM，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
心理健康风险是全球公共卫生面临的严峻挑战，需要创新且可靠的评估方法。大型语言模型（LLMs）作为一种具有前景的工具，在可解释的心理健康护理应用中脱颖而出。然而，现有方法主要依赖于主观的文本心理记录，这些记录可能因内在的精神不确定性而失真，导致不一致和不可靠的预测。为了解决这些局限性，本文提出了ProMind-LLM。我们研究了一种创新方法，将客观行为数据作为补充信息与主观心理记录相结合，以实现稳健的心理健康风险评估。具体而言，ProMind-LLM包含一个全面的流程，包括针对心理健康环境定制LLM的领域特定预训练、优化数值行为数据处理的自精炼机制，以及增强预测可靠性和可解释性的因果链式思维推理。对两个真实世界数据集PMData和Globem的评估表明，我们提出的方法是有效的，与通用LLM相比取得了显著的改进。我们预计ProMind-LLM将为更可靠、可解释和可扩展的心理健康案例解决方案铺平道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有心理健康风险评估方法主要依赖于主观的文本记录，这些记录容易受到个体心理状态的影响，存在偏差和不确定性，导致评估结果的可靠性和一致性较差。因此，如何利用客观数据来辅助主观评估，提高心理健康风险评估的准确性和可信度是一个关键问题。
核心思路：ProMind-LLM的核心思路是将客观的行为数据（例如传感器数据）与主观的心理记录相结合，利用大型语言模型进行因果推理，从而更全面、客观地评估个体的心理健康风险。通过领域特定的预训练和自精炼机制，使LLM能够更好地理解和处理心理健康相关的数据，并利用因果链式思维推理来提高预测的可解释性。
技术框架：ProMind-LLM包含以下几个主要模块：1) 领域特定预训练：使用心理健康相关的文本数据对LLM进行预训练，使其更好地适应心理健康领域的知识和语言。2) 自精炼机制：用于优化对数值行为数据的处理，提高LLM对行为数据的理解和利用能力。3) 因果链式思维推理：利用因果关系来指导LLM的推理过程，提高预测结果的可解释性和可靠性。整体流程是先将主观心理记录和客观行为数据输入到经过领域预训练和自精炼的LLM中，然后利用因果链式思维推理进行心理健康风险评估，最终输出评估结果和解释。
关键创新：ProMind-LLM的关键创新在于：1) 结合主观和客观数据：将主观的心理记录与客观的行为数据相结合，从而更全面地评估个体的心理健康风险。2) 自精炼机制：针对数值行为数据设计了自精炼机制，提高了LLM对行为数据的利用效率。3) 因果链式思维推理：利用因果关系来指导LLM的推理过程，提高了预测结果的可解释性和可靠性。与现有方法相比，ProMind-LLM更加注重数据的客观性和推理的可解释性。
关键设计：领域特定预训练使用了心理健康领域的专业语料库，目标是让LLM更好地理解该领域的术语和概念。自精炼机制的具体实现细节（例如损失函数、网络结构等）未知。因果链式思维推理的具体实现方式（例如如何构建因果图、如何进行因果推理等）未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ProMind-LLM在PMData和Globem两个真实世界数据集上进行了评估，实验结果表明，ProMind-LLM显著优于通用LLM。具体性能数据和提升幅度未知，但摘要中明确指出取得了“substantial improvements”，证明了该方法的有效性。该研究为利用LLM进行心理健康风险评估提供了一种新的思路。
🎯 应用场景
ProMind-LLM可应用于多种心理健康护理场景，例如：远程心理健康监测、早期心理健康风险预警、个性化心理干预方案推荐等。该研究有助于提高心理健康服务的可及性和效率，为更广泛的人群提供更优质的心理健康护理服务，具有重要的社会价值和应用前景。未来，可进一步探索其在移动健康、智能养老等领域的应用。
📄 摘要（原文）
Mental health risk is a critical global public health challenge, necessitating innovative and reliable assessment methods. With the development of large language models (LLMs), they stand out to be a promising tool for explainable mental health care applications. Nevertheless, existing approaches predominantly rely on subjective textual mental records, which can be distorted by inherent mental uncertainties, leading to inconsistent and unreliable predictions. To address these limitations, this paper introduces ProMind-LLM. We investigate an innovative approach integrating objective behavior data as complementary information alongside subjective mental records for robust mental health risk assessment. Specifically, ProMind-LLM incorporates a comprehensive pipeline that includes domain-specific pretraining to tailor the LLM for mental health contexts, a self-refine mechanism to optimize the processing of numerical behavioral data, and causal chain-of-thought reasoning to enhance the reliability and interpretability of its predictions. Evaluations of two real-world datasets, PMData and Globem, demonstrate the effectiveness of our proposed methods, achieving substantial improvements over general LLMs. We anticipate that ProMind-LLM will pave the way for more dependable, interpretable, and scalable mental health case solutions.