PATIENT-Ψ: Using Large Language Models to Simulate Patients for Training Mental Health Professionals

📄 arXiv: 2405.19660v3 📥 PDF

作者: Ruiyi Wang, Stephanie Milani, Jamie C. Chiu, Jiayin Zhi, Shaun M. Eack, Travis Labrum, Samuel M. Murphy, Nev Jones, Kate Hardy, Hong Shen, Fei Fang, Zhiyu Zoey Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-30 (更新: 2024-10-03)

备注: EMNLP 2024 Main, 9 pages, 5 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

PATIENT-Ψ：利用大语言模型模拟患者，用于精神健康专业人员的认知行为疗法训练。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 认知行为疗法 患者模拟 精神健康培训 人机交互

📋 核心要点

  1. 精神健康专业人员的培训与实际患者实践存在脱节，难以有效应用所学知识。
  2. PATIENT-Ψ利用大语言模型模拟具有CBT认知模型的患者，提供交互式训练环境。
  3. 用户研究表明，PATIENT-Ψ-TRAINER能有效提升学员的技能和信心，更接近真实患者互动。

📝 摘要（中文）

精神疾病仍然是最关键的公共健康问题之一。为了弥合精神健康专业人员培训与实际患者实践之间的差距，我们提出了PATIENT-Ψ，一种用于认知行为疗法（CBT）训练的新型患者模拟框架。PATIENT-Ψ基于CBT原则构建多样化的患者认知模型，并使用基于这些模型编程的大语言模型（LLM）来模拟治疗患者。我们提出了一种交互式训练方案PATIENT-Ψ-TRAINER，供精神健康学员通过与PATIENT-Ψ的角色扮演来练习CBT中的关键技能——构建患者的认知模型。对13名学员和20名专家的用户研究表明，使用PATIENT-Ψ-TRAINER的实践增强了学员的技能习得和信心，优于现有培训形式。专家认为PATIENT-Ψ比GPT-4更接近真实的患者互动，PATIENT-Ψ-TRAINER有望提高学员的能力。代码和数据已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决精神健康专业人员在认知行为疗法（CBT）培训中，缺乏真实患者互动经验的问题。现有培训方法，如教科书、视频和与非患者的角色扮演，难以充分模拟真实患者的认知模式和行为反应，导致培训效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）模拟具有特定认知模型的患者。通过构建基于CBT原则的患者认知模型，并将其嵌入到LLM中，使LLM能够像真实的患者一样进行对话和互动。这种方法能够提供更真实、更具挑战性的训练环境。

技术框架：PATIENT-Ψ框架包含两个主要组成部分：患者认知模型构建和交互式训练方案PATIENT-Ψ-TRAINER。首先，基于CBT原则构建多样化的患者认知模型，包括患者的信念、思维模式和行为反应等。然后，使用这些认知模型对LLM进行编程，使其能够模拟患者的行为。PATIENT-Ψ-TRAINER提供了一个交互式界面，允许学员与模拟患者进行角色扮演，练习CBT的关键技能，如构建患者的认知模型。

关键创新：该论文的关键创新在于将大语言模型与CBT认知模型相结合，创造了一种更真实、更具挑战性的患者模拟环境。与传统的患者模拟方法相比，PATIENT-Ψ能够更灵活地模拟不同类型的患者，并提供更个性化的反馈。此外，PATIENT-Ψ-TRAINER提供了一个交互式的训练环境，允许学员在实践中学习和提高技能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 基于CBT原则构建的患者认知模型，涵盖了患者的信念、思维模式和行为反应等多个方面；2) 使用特定prompt工程，引导LLM根据认知模型进行对话和互动；3) PATIENT-Ψ-TRAINER的交互式界面，允许学员与模拟患者进行角色扮演，并提供实时的反馈和指导。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，可能使用了LLM的默认设置或进行了微调（具体未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

用户研究表明，使用PATIENT-Ψ-TRAINER进行训练的学员，在技能习得和信心方面均优于接受传统培训的学员。专家认为，PATIENT-Ψ比GPT-4更接近真实的患者互动，表明其在患者模拟方面具有显著优势。这些结果表明PATIENT-Ψ在精神健康培训领域具有巨大的潜力。

🎯 应用场景

PATIENT-Ψ具有广泛的应用前景，可用于精神健康专业人员的CBT培训、心理咨询师的技能提升、以及患者的自我认知和治疗辅助。通过提供更真实、更具挑战性的模拟环境，PATIENT-Ψ有望提高精神健康服务的质量和效率，并促进心理健康知识的普及。

📄 摘要（原文）

Mental illness remains one of the most critical public health issues. Despite its importance, many mental health professionals highlight a disconnect between their training and actual real-world patient practice. To help bridge this gap, we propose PATIENT-Ψ, a novel patient simulation framework for cognitive behavior therapy (CBT) training. To build PATIENT-Ψ, we construct diverse patient cognitive models based on CBT principles and use large language models (LLMs) programmed with these cognitive models to act as a simulated therapy patient. We propose an interactive training scheme, PATIENT-Ψ-TRAINER, for mental health trainees to practice a key skill in CBT -- formulating the cognitive model of the patient -- through role-playing a therapy session with PATIENT-Ψ. To evaluate PATIENT-Ψ, we conducted a comprehensive user study of 13 mental health trainees and 20 experts. The results demonstrate that practice using PATIENT-Ψ-TRAINER enhances the perceived skill acquisition and confidence of the trainees beyond existing forms of training such as textbooks, videos, and role-play with non-patients. Based on the experts' perceptions, PATIENT-Ψ is perceived to be closer to real patient interactions than GPT-4, and PATIENT-Ψ-TRAINER holds strong promise to improve trainee competencies. Our code and data are released at \url{https://github.com/ruiyiw/patient-psi}.