近年、精神療法の領域でAIの活用に注目が集まっています。そんな中、カーネギーメロン大学などの研究者らによって新たなフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』が考案されました。このフレームワークは、LLMによって人々の「認知の歪み」を診断する目的に特化しており、専門家によって高く評価されています。

認知の歪みとは、例えば「0か100か」のような極端な考え方や、他人の考えを勝手に推測するなど、不健康な思考パターンのことを指します。

DoTフレームワークを用いた診断結果は、人間の専門家が出す診断結果とも高い一致性を示しており、その有用性が確認されています。

（追記）なお、本フレームワークに基づくMyGPTを作成しました。記事末尾にURLを記載するため、興味のある方はぜひお試しください。

参照論文情報

・タイトル：Empowering Psychotherapy with Large Language Models: Cognitive Distortion Detection through Diagnosis of Thought Prompting
・著者：Zhiyu Chen, Yujie Lu, William Yang Wang
・所属：Carnegie Mellon University, University of California, Santa Barbara
・URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.07146

従来の課題や背景

1. メンタルヘルスの重要性と専門家の不足

メンタルヘルスは現代社会において非常に重要な問題です。世界保健機関（WHO）によれば、世界中で約8人に1人が何らかの精神的な障害を持っています。

さらにWHO資料によると、特定の精神健康状態を持つ人々のケアを受けるグローバルな推定値は50％未満であり、うつ病の人々の40％、精神病の人々の29％がケアを受けているとのことです。精神的な健康問題に対する対応は十分とは言えません。専門家の不足、サービスの質の低さ、高額な治療費、社会的な偏見などが主な理由です。

2. 既存システムの限界

上記の背景から、さまざまな機関によってメンタルヘルス支援の自動化システムが開発されています。しかし現在のシステムは、感情分析や共感に特化しています。患者の思考や認知を深く理解し、モデル化する能力に欠けていると考えられています。

多くの既存研究は、テキスト内容から一般的な精神的健康問題（例：うつ病、不安）を識別することを目的としています。また、対話構造の研究も行われていますが、専門的な精神療法の知識に基づいた深い調査が不足しています。

3. 「認知の歪み」検出における課題

「認知の歪み」検出は、認知行動療法（CBT）などのクラシックな治療手法で重要な要素です。しかし、この分野で使用可能な高品質なデータセットは非常に少なく、多くのデータはプライバシーの問題から公開されていません。これが、AIを用いた精神療法研究の大きな障壁となっています。

上記の課題を解決するための新しい手法やフレームワークの開発が必要とされています。

関連研究：XなどのSNSポストから精神状態を高精度に解析するLLM『MentalLLaMA（メンタルラマ）』

『Diagnosis of Thought (DoT)』フレームワーク

上述の背景から研究者らは、精神的な健康問題を診断するための新しいフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』を開発しました。このフレームワークは、Large Language Model（LLM）を用いて、ユーザーの「認知の歪み」を評価および分類するためのものです。

フレームワークの3つのフェーズ

DoTフレームワークは、以下の3つのフェーズで患者と対話します。