超神经HyperAI · 10月12日 · 河北

抢先体验上海交大最新大模型Agent心理诊所!论文一作深度解读角色扮演Agent前沿进展

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在当今社会的快节奏生活下,人们对于心理健康的关注度也在持续提升。然而,如今的心理健康医疗资源明显不足,尤其是在低收入和中等收入国家。同时,相关医疗资源的分布也主要集中在城市和大型机构,这种分配不平衡导致大量饱受抑郁障碍等精神障碍折磨的患者,难以及时获取相应的医疗辅助。

针对于此,上海交通大学 X-LANCE 实验室吴梦玥老师团队与德克萨斯大学阿灵顿分校 (UTA)、天桥脑科学研究院 (TCCI) 和 ThetaAI 公司一同合作,搭建了一种自动化大模型对话 Agent 模拟系统——智能体心理诊所 AMC (Agent Mental Clinic), 用于抑郁症的初步诊断。这一系统可以同时模拟精神科医生和潜在抑郁症患者,并模拟抑郁症问诊对话。

在第四期 Meet AI4S 直播中,HyperAI超神经邀请到了本研究论文的第一作者,上海交通大学跨媒体语言智能实验室博士兰焜耀, 他将以「基于大模型 Agent 的精神健康问诊和咨询平台」为题,为大家详细介绍智能体心理诊所 AMC 的设计思路、技术亮点等干货内容。

值得一提的是,目前智能体心理诊所 AMC 的 Demo 仍未正式上线,兰焜耀博士将在本次直播中首次为大家展示这个基于 Agent 的心理健康对话平台,参与直播的观众还有机会获得 Demo 的抢先体验权限, 快来预约观看直播吧!

嘉宾介绍

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分享主题

基于大模型 Agent 的精神健康问诊和咨询平台

内容简介

本课题组提出了「大模型 Agent 心理诊所」,旨在构建一个基于 Agent 的心理健康对话平台,通过模拟患者和精神科医生之间的对话,使平台内的大模型智能体自我进化,优化表现效果。

项目设计了一个包含三级记忆结构的精神科医生智能体,并配备了对话控制和反思插件,充当「监督者」,同时改进了常用的记忆采样模块,同时利用现实场景采集到的抑郁症问诊数据集初始化患者 Agent,为模拟患者的构建提供了充足的事件信息。通过模拟病患对话的聊天在抑郁风险和自杀风险诊断方面实现了更高的准确率。

观众获益

  1. 讨论大模型智能体在自我迭代进化中的困难与挑战、
  2. 在大模型智能体心理诊所的 Demo 正式上线前,获得 Demo 的抢先体验权限
  3. 了解角色扮演智能体在现阶段前沿研究的结果和未来的发展方向

论文回顾

HyperAI超神经此前曾解读分享了兰焜耀博士为第一作者的研究论文「Depression Diagnosis Dialogue Simulation: Self-improving Psychiatrist with Tertiary Memory」。

研究亮点

  • 搭建了一个新型的对话 Agent 模拟系统,模拟患者 Agent 和精神科医生 Agent 之间的诊断会话,为培训实习精神科医生和初步筛查潜在抑郁症患者提供了有效的新方法。
  • 提出创新的三层式记忆结构和记忆检索模块,增强 Agent 在诊断阶段总结技能,为未来在抑郁症诊断和对话模拟的优化提供全新的方向。
  • AMC 系统在抑郁症诊断和自杀预测方面都有提升,且该框架可应用于其他特定领域,适合有限标注案例的训练。

基于 D4 数据集,经专业医生核验

D4 数据集是由吴梦玥老师团队采集并经过专业医生质量核验的。

研究人员一共搜集了 1,339 段满足质量的对话用于组建抑郁症问诊数据集 D4,抑郁症程度分为无(430 段对话),轻度(342 段对话),中度(368 段对话),和重度(199 段对话)四个大类,平均对话轮数为 21.6 轮。之后,吴梦玥老师团队提出 SEO 抑郁症症状诊断标注框架对 D4 数据集进行了标注。

6 大步骤实现问诊

  1. 利用基于 D4 采集到的由 GPT-4 生成的患者画像初始化一批患者 Agent。其中抑郁障碍的诊断结果在患者的问诊的过程中不会提供给患者 Agent。
  2. 患者 Agent 和精神科医生 Agent 进行抑郁症问诊聊天。
  3. 在第二步的过程中,指导员插件会根据对话的进行追踪患者提及的症状并提供下一步的对话建议给精神科医生 Agent。
  4. 在问诊对话结束后,指导员插件比较精神科医生 Agent 最后对患者的诊断结果和 D4 中存储的真实医生的诊断结果。
  5. 指导员插件将根据诊断结果的比较,总结出提供给精神科医生 Agent 的指导意见,并将其提供给精神科医生 Agent。
  6. 结束一次问诊流程后,精神科医生呼唤下一个患者 Agent 来进行诊断,重复这一流程。

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AMC 系统运作流程,6 大步骤完成自动化问诊

上海交大 X - LANCE 实验室

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上海交大 X - LANCE 实验室全称为上海交通大学跨媒体语言智能实验室, 成立于 2012 年,前身是智能语音实验室 (SpeechLab),经过多年发展,成为了涵盖视听文语言信息处理核心各研究领域的「跨模态语言智能实验室」。

目前,跨媒体语言智能实验室的教师组有 1 位教授、4 位副教授和 1 位科研助理,拥有超 20 名博士研究生,超 30 名硕士研究生,还包括 ACM 班、AI 班、IEEE 班、电院 CS 等专业、巴黎卓越工程师学院、密西根学院等的超 30 名本科生。

实验室获得了包括国家重点研发计划、自然科学基金委优秀青年科学基金在内的诸多国家和企业项目支持。实验室与思必驰科技股份有限公司深度合作,成立了「上海交通大学思必驰智能人机交互联合实验室」。实验室可调动丰富的数据资源以及多达数百块 H800、A800、A10 等 GPU 卡的丰富计算资源,是国际上极少数可以进行产业级大尺度数据分析和研究的人工智能实验室之一。

欢迎心理学背景以及对计算心理健康感兴趣的同学加入研究~

实验室主页:

https://x-lance.github.io/zh/

Meet AI4S 系列直播

HyperAI超神经 (hyper.ai) 是中国最⼤的数据科学领域搜索引擎,聚焦 AI for Science 的最新科研成果,实时追踪 Nature、Science 等顶级刊物的学术论文,至今已完成近 200 篇 AI for Science 论文的解读。

此外,我们还运营了国内唯一 AI for Science 开源项目 awesome-ai4s。

项目地址:

https://github.com/hyperai/awesome-ai4s

为了进一步推进 AI4S 的普适化,将学术机构的科研成果进一步降低传播壁垒,分享给更广泛的行业学者、科技爱好者及产业单位,HyperAI超神经策划了「Meet AI4S」视频栏目,邀请深耕 AI for Science 领域的科研人员或相关单位,以视频的形式分享研究成果、方法思路,共同探讨 AI for Science 在科研进展及推进落地过程中面临的机遇和挑战,促进 AI for Science 的科学普及和传播。

到目前为止,我们已经成功举办了 3 期 Meet AI4S 直播,覆盖地理信息科学、生命科学、蛋白质工程领域。

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