24 статей
В статье представлен LLooMi — открытая RAG-конверсационная система на базе больших языковых моделей для оказания поддержки в кризисных ситуациях ментального здоровья, медицинских чрезвычайных ситуациях и других гуманитарных контекстах. Система адаптирует тон и содержание ответов на основе психологического состояния пользователя, достигая 92.4% точности ответов и 84.9% релевантности. Результаты подтверждают потенциал инструмента для цифровой психиатрии и кризисной помощи.
Мини-обзор 31 статьи исследует использование одноэлементных мер (SIMs) в цифровых службах психического здоровья для оценки, мониторинга результатов и популяционного надзора. Результаты показывают, что SIMs демонстрируют приемлемую валидность для узко определённых конструктов и ценны для масштабного скрининга и цифровой интеграции, хотя систематическая валидация в различных популяциях необходима.
В исследовании представлен систематический обзор и мета-анализ эффективности чат-ботов для лечения депрессивных и тревожных расстройств. Работа охватывает клинические испытания, где ИИ-чат-боты применялись как инструмент психологической поддержки и когнитивно-поведенческой терапии. Методология включала анализ рандомизированных контролируемых исследований с использованием чат-ботов на базе естественного языка для интерактивной коммуникации с пациентами. Результаты показывают, что чат-боты демонстрируют умеренную эффективность в снижении симптомов депрессии и тревоги по сравнению с контрольными группами. Исследование выявляет ключевые факторы успеха: регулярность взаимодействия, персонализация ответов, интеграция с профессиональной помощью. Работа имеет значимость для развития цифровых ментальныхhealth-сервисов и расширения доступа к психологической помощи. Ограничения включают вариабельность качества чат-ботов и необходимость долгосрочных исследований эффективности. Публикация в npj Digital Medicine указывает на высокую научную значимость работы.
Статья представляет систему, использующую диффузионные модели для визуализации когнитивной переоценки эмоций у пациентов с травмой, депрессией или диссоциативными симптомами. Эксперимент с 20 участниками показал, что ИИ-ассистированная переоценка значительно снижает негативное аффективное состояние по сравнению с традиционными методами.
