Систематический обзор больших языковых моделей для генеративных задач в сфере охраны психического здоровья

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют перспективность для применения в сфере охраны психического здоровья благодаря способности вести разговоры, имитирующие человеческое общение, однако их эффективность остается неопределенной. В настоящем систематическом обзоре представлены результаты обобщения существующих исследований применения LLM в сфере охраны психического здоровья, рассмотрены эффективность моделей и клиническая результативность, выявлены пробелы в современных методах оценки на основе структурированной системы оценивания и сформулированы рекомендации для дальнейшего развития. В ходе систематического поиска были выявлены 726 уникальных публикаций, из которых 16 соответствовали критериям включения. В этих исследованиях рассматривались такие области применения, как клиническая поддержка, консультирование, терапия и эмоциональная поддержка; полученные результаты свидетельствуют о первоначальной перспективности этих технологий. Однако методы оценки часто были нестандартизированными: в большинстве исследований использовались специально разработанные шкалы, что ограничивает сопоставимость и надежность результатов. Использование промпт-настройки проприетарных моделей, таких как серия GPT компании OpenAI, также вызывает обеспокоенность в отношении прозрачности и воспроизводимости. Поскольку имеющиеся данные пока не в полной мере подтверждают возможность использования этих моделей в качестве самостоятельных вмешательств, необходимы более строгие руководства по их разработке и оценке для безопасной и эффективной интеграции в клиническую практику.