本页面的翻译正在准备中,目前显示土耳其语原文。 阅读原文

本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要,介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有;引用时请查阅原始来源。

EV0476

电子海报数字精神病学与人工智能定性研究

Sohbet robotu ne zaman yardımcı olur (ve ne zaman olmaz): büyük dil modeli temelli destek için hasta seçimi

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

报告人: António Melo

国家: Portugal

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

İçgörüsü korunmuş, bilişi yapılandırılmış ve hedefleri belirgin hastalar klinisyen aracılığıyla sunulan büyük dil modeli desteğinden daha çok yarar görmektedir.

Amaç, ruh sağlığı desteğinde giderek daha çok kullanılan büyük dil modellerinden (large language model, LLM) hangi hasta profillerinin en çok yarar görebileceğini belirlemekti. Sürmekte olan prospektif bir çalışmanın içine yerleştirilmiş nitel bir analizde, girişim kolundaki 12 psikiyatri yatan hastasının anonimleştirilmiş görüşme dökümleri incelendi. Hastalar birden çok yarı yapılandırılmış oturumda psikiyatrist aracılığıyla genel amaçlı bir LLM kullandı ve algılanan yararla ilişkili özellikler değerlendirildi. İçgörüsü korunmuş, bilişi yapılandırılmış ve hedefleri belirgin hastalar LLM'yi daha etkili kullandı; iki profil öne çıktı: psikoeğitim arayanlar ve sınırlı (circumscribed) depresif belirtileri olanlar. En çok yarar gözlenen alanlar duygusal destek, etkinliklere katılma yönünde yüreklendirme ve hastanın kaygılarının ele alınmasıydı. İçgörüsü düşük durumlarda ya da daha ağır psikopatolojide yarar sınırlı kaldı; borderline kişilik bozukluğu olan bir hasta kişilerarası olaylara ilişkin uyumsuz yorumlarının onaylanmasını aradı, LLM bu yorumları onaylamayınca hasta etkileşimden çekildi, bir başka hasta da LLM yanıtını yüzleştirici algılayarak etkileşimi bıraktı. Bu örneklemde LLM kullanımına bağlı klinik zarar saptanmadı. Yazarlara göre LLM temelli destek, içgörüsü korunmuş ve psikoeğitim ya da düşük yoğunluklu duygusal destek arayan hastalarda ek (adjunct) bir seçenek olabilir; hasta seçimi ve uyarlanmış tasarım klinik uygulamayı iyileştirebilir, ancak küçük nitel örneklem (n = 12) nedeniyle bulgular etkililiği ya da belirli seçim ölçütlerini ortaya koymamaktadır ve kontrollü çalışmalara gereksinim vardır.

查看原始壁报

如何引用本研究?

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

作者姓名和标题格式由大会系统自动生成;使用前请与原始海报核对。

全部 WCP 2026 摘要

Sitenin son güncellemesi: 8 Kasım 2026 · Site editörü: Doç. Dr. Alişan Burak Yaşar, info@alisanburak.com