Revolutionizing Mental Wellness With a Neurosymbolic Artificial Intelligence (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The integration of artificial intelligence (AI) in mental health care has traditionally been hampered by the reliance on static models that necessitate extensive training and fine-tuning, thereby limiting their adaptability and personalization capabilities [1][2]. OBJECTIVE This study aims to introduce an innovative framework that utilizes the linguistic capabilities of large language models (LLMs), specifically GPT-3.5, to create a dynamic, user-specific language and conversational corpus that aligns with the individual psychological and linguistic profiles of patients. METHODS Our approach, termed 'spontaneous language symbiosis and combustion,' eliminates the need for conventional training or fine-tuning. It establishes a symbiotic relationship between the LLM and the user's unique conversational data, facilitating real-time adaptation to the user's evolving language and mental state. RESULTS Implementation of this methodology has shown significant advancements in personalizing patient interactions, incorporating temporal abstractions, and enhancing the AI's operational framework to effectively anticipate and address adverse behavioral patterns. Ethical considerations were meticulously evaluated to ensure a balanced deployment that maximizes benefits while minimizing dependency risks [3][4]. CONCLUSIONS The findings from this study suggest that this cutting-edge AI-driven tool offers a cost-effective, adaptable, and empathetic alternative to traditional mental health care methodologies. By democratizing AI in healthcare, our tool emerges as a promising universal solution for mental health support, poised to transform clinical practices and mark a significant milestone in the convergence of artificial intelligence and healthcare. CLINICALTRIAL
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».