“It’s Not Only Attention We Need”: Systematic Review of Large Language Models in Mental Health Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health care systems worldwide face critical challenges, including limited access, shortages of clinicians, and stigma-related barriers. In parallel, large language models (LLMs) have emerged as powerful tools capable of supporting therapeutic processes through natural language understanding and generation. While previous research has explored their potential, a comprehensive review assessing how LLMs are integrated into mental health care, particularly beyond technical feasibility, is still lacking. OBJECTIVE: This systematic literature review investigates and conceptualizes the application of LLMs in mental health care by examining their technical implementation, design characteristics, and situational use across different touchpoints along the patient journey. It introduces a 3-layer morphological framework to structure and analyze how LLMs are applied, with the goal of informing future research and design for more effective mental health interventions. METHODS: A systematic literature review was conducted across PubMed, IEEE Xplore, JMIR, ACM, and AIS databases, yielding 807 studies. After multiple evaluation steps, 55 studies were included. These were categorized and analyzed based on the patient journey, design elements, and underlying model characteristics. RESULTS: Most studies assessed technical feasibility, whereas only a few examined the impact of LLMs on therapeutic outcomes. LLMs were used primarily for classification and text generation tasks, with limited evaluation of safety, hallucination risks, or reasoning capabilities. Design aspects, such as user roles, interaction modalities, and interface elements, were often underexplored, despite their significant influence on user experience. Furthermore, most applications focused on single-user contexts, overlooking opportunities for integrated care environments, such as artificial intelligence-blended therapy. The proposed 3-layer framework, which consists of the L1: LLM layer, L2: interface layer, and L3: situation layer, highlights critical design trade-offs and unmet needs in current research. CONCLUSIONS: LLMs hold promise for enhancing accessibility, personalization, and efficiency in mental health care. However, current implementations often overlook essential design and contextual factors that influence real-world adoption and outcomes. The review underscores that the self-attention mechanism, a key component of LLMs, alone is not sufficient. Future research must go beyond technical feasibility to explore integrated care models, user experience, and longitudinal treatment outcomes to responsibly embed LLMs into mental health care ecosystems.
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 | 0,027 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».