# चैटबॉट कब सहायक होता है (और कब नहीं): बड़े भाषा मॉडल पर आधारित सहायता के लिए रोगियों का चयन

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> जिन रोगियों की अंतर्दृष्टि अक्षुण्ण है, संज्ञान व्यवस्थित है और लक्ष्य स्पष्ट हैं, उन्हें चिकित्सक के माध्यम से प्रदान की जाने वाली बड़े भाषा मॉडल की सहायता से…

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यह पृष्ठ 26वीं विश्व मनोरोग कांग्रेस में प्रस्तुत अध्ययन का कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से तैयार किया गया तुर्की सारांश है। अध्ययन का स्वामित्व इसे प्रस्तुत करने वाले लेखकों के पास है; उद्धरण के लिए मूल स्रोत देखें।

EV0476

ई-पोस्टरडिजिटल मनोचिकित्सा और कृत्रिम बुद्धिमत्तागुणात्मक अध्ययन

# चैटबॉट कब सहायक होता है (और कब नहीं): बड़े भाषा मॉडल पर आधारित सहायता के लिए रोगियों का चयन

WHEN THE CHATBOT HELPS (AND WHEN IT DOESN’T): PATIENT SELECTION FOR LLM-BASED SUPPORT

प्रस्तुतकर्ता: António Melo

देश: Portugal

संस्थान: Serviço de Psiquiatria, Unidade Local de Saúde Estuário do Tejo

जिन रोगियों की अंतर्दृष्टि अक्षुण्ण है, संज्ञान व्यवस्थित है और लक्ष्य स्पष्ट हैं, उन्हें चिकित्सक के माध्यम से प्रदान की जाने वाली बड़े भाषा मॉडल की सहायता से अधिक लाभ मिलता है।

उद्देश्य यह निर्धारित करना था कि मानसिक स्वास्थ्य सहायता में तेजी से उपयोग किए जा रहे बड़े भाषा मॉडलों (large language model, LLM) से किस प्रकार के रोगियों को सबसे अधिक लाभ हो सकता है। एक जारी भावी अध्ययन के अंतर्गत किए गए गुणात्मक विश्लेषण में, हस्तक्षेप समूह के 12 मनोरोग अंतःरोगियों के पहचान-रहित साक्षात्कार प्रतिलेखों की समीक्षा की गई। रोगियों ने कई अर्ध-संरचित सत्रों में मनोचिकित्सक के माध्यम से एक सामान्य-उद्देश्य वाले LLM का उपयोग किया और अनुभव किए गए लाभ से जुड़ी विशेषताओं का मूल्यांकन किया गया। जिन रोगियों की अंतर्दृष्टि अक्षुण्ण थी, संज्ञान व्यवस्थित था और लक्ष्य स्पष्ट थे, उन्होंने LLM का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग किया; दो प्रकार के रोगी विशेष रूप से सामने आए: मनोशिक्षा चाहने वाले और सीमित दायरे वाले (circumscribed) अवसादी लक्षणों वाले रोगी। सबसे अधिक लाभ भावनात्मक सहायता, गतिविधियों में भाग लेने के लिए प्रोत्साहन और रोगी की चिंताओं के समाधान के क्षेत्रों में देखा गया। कम अंतर्दृष्टि या अधिक गंभीर मनोविकृति की स्थितियों में लाभ सीमित रहा; बॉर्डरलाइन व्यक्तित्व विकार वाले एक रोगी ने पारस्परिक घटनाओं की अपनी कुसमायोजित व्याख्याओं की पुष्टि चाही, और जब LLM ने इन व्याख्याओं की पुष्टि नहीं की, तो रोगी ने संवाद से दूरी बना ली; एक अन्य रोगी ने भी LLM के उत्तर को चुनौती देने वाला मानकर संवाद छोड़ दिया। इस नमूने में LLM के उपयोग से जुड़ी कोई नैदानिक हानि नहीं पाई गई। लेखकों के अनुसार, LLM-आधारित सहायता उन रोगियों के लिए एक सहायक (adjunct) विकल्प हो सकती है जिनकी अंतर्दृष्टि अक्षुण्ण है और जो मनोशिक्षा या कम तीव्रता वाली भावनात्मक सहायता चाहते हैं; रोगियों का चयन और उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलित डिज़ाइन नैदानिक उपयोग को बेहतर बना सकते हैं, लेकिन छोटे गुणात्मक नमूने (n = 12) के कारण ये निष्कर्ष न तो प्रभावशीलता स्थापित करते हैं और न ही चयन के विशिष्ट मानदंड, और नियंत्रित अध्ययनों की आवश्यकता है।

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इस अध्ययन को कैसे उद्धृत करें?

APA 7: Melo, A., Oom, C., Simões, F., Silva, C., Santos, V. M., Moutinho, F., & Jesus, G. (2026, September 23-26). When the chatbot helps (and when it doesn’t): patient selection for llm-based support [E-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2200

Vancouver: Melo A, Oom C, Simões F, Silva C, Santos VM, Moutinho F, et al. When the chatbot helps (and when it doesn’t): patient selection for llm-based support [e-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/2200

लेखकों के नाम और शीर्षक का प्रारूप कांग्रेस की प्रणाली से स्वचालित रूप से तैयार किए गए हैं; उपयोग करने से पहले मूल पोस्टर से मिलान करें।

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