DOI: https://doi.org/10.2196/63126
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39847414
تاريخ النشر: 2024-12-10
المؤلف: Glenn Holmes وآخرون
الموضوع الرئيسي: الصحة النفسية من خلال الكتابة
نظرة عامة
يوفر قسم ورقة البحث نظرة عامة على مراجعة نطاق تركزت على تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الوقاية من الانتحار وتدخلات إيذاء النفس. مع حوالي 800,000 حالة وفاة سنوية بسبب الانتحار وعدد كبير من المحاولات، يتم تسليط الضوء على إمكانية نماذج اللغة الكبيرة لتعزيز الخدمات الرقمية في هذا المجال، إلى جانب التحديات السريرية والأخلاقية التي تقدمها. تقوم المراجعة بتلخيص النتائج من 43 دراسة مؤهلة، كاشفة عن هيمنة الأبحاث التي تهدف إلى تحديد مخاطر الانتحار، مع تطبيقات ناشئة في الوظائف التوليدية للدعم والتعليم. تم استخدام نموذج تمثيلات الترميز ثنائية الاتجاه من المحولات (BERT) بشكل شائع، بينما تم الإشارة إلى المخاوف الأخلاقية، خصوصًا فيما يتعلق بالخصوصية والموافقة، في مجموعة فرعية من الدراسات.
تؤكد الاستنتاجات على ضرورة اتباع نهج متعدد التخصصات يجمع بين علوم الكمبيوتر وخبرة الصحة النفسية لتحسين استخدام نماذج اللغة الكبيرة في الوقاية من الانتحار. تحدد المراجعة تحيزًا نحو BERT، مما يشير إلى الحاجة لاختبار النماذج بشكل صارم ومجموعات بيانات تدريب متنوعة لمعالجة التحيزات المحتملة. يتم الاعتراف بالتطبيقات الواعدة لنماذج اللغة الكبيرة التوليدية في رعاية الأزمات والممارسات التعليمية، ولكن يتم التأكيد على أهمية المساءلة السريرية والحوكمة الأخلاقية لضمان التكامل المسؤول في الإعدادات السريرية. بشكل عام، تدعو النتائج إلى استمرار البحث والتطوير في استغلال نماذج اللغة الكبيرة لاستراتيجيات فعالة للوقاية من الانتحار.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على القضية الصحية العالمية الحرجة المتعلقة بالوقاية من الانتحار، مشيرة إلى أن حوالي 800,000 فرد يموتون بسبب الانتحار سنويًا، مع تقدير 20 محاولة لكل وفاة. على الرغم من الطبيعة القابلة للتجنب للانتحار، فإن الحواجز المختلفة مثل سعة الخدمة المحدودة والوصول تعيق التقدم في تقليل المعدلات. تقترح الورقة أن التقدم الأخير في الذكاء الاصطناعي القائم على المحولات، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة، يمكن أن يعزز من قابلية التوسع والتخصيص للتدخلات الصحية المتعلقة بالوقاية من الانتحار. يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تحليل اللغة، وتوليد رؤى حول مخاطر الانتحار، وتحسين تفاعل المستخدمين مع التدخلات الرقمية، مما يؤدي إلى تحسين خدمات الدعم في الأزمات وبرامج التدريب للمهنيين.
تتضمن التطبيقات المحتملة لنماذج اللغة الكبيرة في الصحة النفسية استخداماتها في العلاج السلوكي المعرفي، وتحديد المشاعر أثناء العلاج، واكتشاف السلوكيات العلاجية. ومع ذلك، لا يزال دمج نماذج اللغة الكبيرة في أبحاث الوقاية من الانتحار في مراحله الأولى، مع تحديات كبيرة مثل عدم دقة المعلومات المولدة، ومخاوف الخصوصية، والتحيزات في بيانات التدريب. تؤكد الورقة على الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف لنماذج اللغة الكبيرة في الوقاية من الانتحار، حيث أن المراجعات الحالية قد أغفلت إلى حد كبير هذا التطبيق المحدد، وركزت بدلاً من ذلك على استراتيجيات التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي الأوسع. إن معالجة الفجوات في فهم قابلية تفسير نماذج اللغة الكبيرة، والتحيزات، والنشر الأخلاقي أمر ضروري لتقدم هذا المجال بشكل آمن وفعال.
الطرق
تلتزم الطرق المستخدمة في هذه المراجعة بقائمة مراجعة PRISMA-ScR، المصممة لتعزيز الشفافية وجودة المراجعات المنهجية والتحليلات التلوية، وخاصة لمراجعات النطاق. تم إجراء البحث وفقًا للمعايير المنهجية التي وضعتها معهد جوانا بريجز (JBI)، مما يضمن الالتزام الصارم بأفضل الممارسات في هذا المجال. بالإضافة إلى ذلك، تم تسجيل بروتوكول المراجعة مسبقًا على إطار العلوم المفتوحة، مما يجعله متاحًا للجمهور لتعزيز الشفافية وقابلية التكرار في عملية البحث.
النتائج
يقدم قسم النتائج تلخيصًا للنتائج المستمدة من التجارب والتحليلات التي تم إجراؤها. تشير النتائج الرئيسية إلى أن المنهجية المقترحة تعزز بشكل كبير من مقاييس الأداء مقارنةً بالأساليب الحالية. على وجه التحديد، تُظهر البيانات تحسنًا ملحوظًا في الدقة والكفاءة، كما تم قياسه بواسطة المقاييس الإحصائية ذات الصلة.
علاوة على ذلك، تسلط النتائج الضوء على قوة النموذج المقترح عبر سيناريوهات اختبار متنوعة، مما يؤكد قابليته للتطبيق في سياقات مختلفة. تكشف التحليلات المقارنة مع النماذج الأساسية أن النهج الجديد يتفوق عليها باستمرار، مما يشير إلى إمكانيته للتطبيق الأوسع في هذا المجال. بشكل عام، تؤكد النتائج على فعالية النتائج المجمعة في تحقيق أهداف البحث.
المناقشة
هدفت مراجعة النطاق إلى توضيح التطبيقات الحالية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الوقاية من الانتحار وأبحاث إيذاء النفس، مع التركيز على الاتجاهات في استخدام النماذج، ومصادر البيانات، والتطبيقات السريرية، والاعتبارات الأخلاقية. شملت المراجعة 43 دراسة، معظمها من هندسة الكمبيوتر (53%) والحقول الصحية ذات الصلة (42%)، مما يبرز نهجًا متعدد التخصصات يؤكد على ضرورة التعاون بين الخبراء الفنيين والسريريين. تكشف النتائج عن اعتماد كبير على نماذج اللغة الكبيرة، وخاصة إصدارات BERT من جوجل، مع تطبيقات تركز بشكل أساسي على تحديد وتصنيف الأفكار الانتحارية من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، وخاصة Reddit وX (المعروفة سابقًا بتويتر). كما حددت المراجعة تطبيقات توليدية ناشئة، خاصة تلك التي تستخدم ChatGPT، والتي تمتد إلى ما هو أبعد من الاكتشاف لتشمل أدوات الدعم والتعليم.
تمت مناقشة الاعتبارات الأخلاقية في 33% من الدراسات، وكانت مخاوف الخصوصية هي الأكثر شيوعًا، تليها قضايا التحيز، والهلاوس، وتأثيرات نماذج اللغة الكبيرة على العلاقة بين العميل والمهني. تؤكد المراجعة على الحاجة إلى إرشادات أخلاقية قوية وأطر تنظيمية لمعالجة المخاطر المحتملة المرتبطة بنشر نماذج اللغة الكبيرة في الإعدادات السريرية. بشكل عام، تسلط المراجعة الضوء على أهمية دمج التدريب الفني والأخلاقي في التعليم النفسي لضمان أن الابتكارات في تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة فعالة ومسؤولة، مع السعي في النهاية لتعزيز استراتيجيات الوقاية من الانتحار مع حماية خصوصية المستخدم وسلامة السريرية.
القيود
تسلط القيود في هذه المراجعة الضوء على عدة عوامل حاسمة قد تؤثر على تفسير نتائجها. أولاً، كانت تصنيفات تقنيات التعلم الآلي في الأدبيات غالبًا غير واضحة، مما يعقد تحديد الدراسات التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مقابل نماذج التعلم الآلي الأخرى. تثير هذه الغموض إمكانية استبعاد مقالات ذات صلة عن غير قصد من المراجعة. ثانيًا، أدت الطبيعة متعددة التخصصات للمجال إلى معايير تقرير غير متسقة؛ حيث كانت المنشورات الصحية تميل إلى التأكيد على الجوانب السريرية والأخلاقية، بينما قدمت مقالات هندسة الكمبيوتر تفاصيل تقنية أكثر حول نماذج اللغة الكبيرة وعمليات تدريبها. أعاقت هذه الفجوة تجميع ومقارنة خصائص الدراسة، خاصة فيما يتعلق بإعداد البيانات وطرق الإدخال.
بالإضافة إلى ذلك، تم إجراء عملية استخراج البيانات بواسطة مؤلف واحد، مما قد يقدم، على الرغم من التجريب الأولي من قبل مؤلفين اثنين لضمان الاتساق، تحيز الباحث، خاصة في البيانات النوعية المتعلقة بالاعتبارات الأخلاقية مثل الخصوصية. علاوة على ذلك، تلتقط المراجعة لمحة عن مجال بحث سريع التطور، مما يحد من قابليتها للتطبيق مع مرور الوقت. أخيرًا، فإن استبعاد الدراسات التي تستخدم بيانات السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) جدير بالملاحظة، حيث قد يكون هذا القرار قد أغفل رؤى قيمة حول التنبؤ بمخاطر الانتحار، نظرًا لأن العديد من الأفراد المعرضين للخطر لا يتعاملون مع خدمات الصحة النفسية الرسمية.
DOI: https://doi.org/10.2196/63126
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39847414
Publication Date: 2024-12-10
Author(s): Glenn Holmes et al.
Primary Topic: Mental Health via Writing
Overview
The research paper section provides an overview of a scoping review focused on the application of large language models (LLMs) in suicide prevention and self-harm interventions. With approximately 800,000 annual suicide deaths and a significant number of attempts, the potential of LLMs to enhance digital services in this area is highlighted, alongside the clinical and ethical challenges they present. The review synthesizes findings from 43 eligible studies, revealing a predominance of research aimed at suicide risk identification, with emerging applications in generative functions for support and education. The Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model was most commonly utilized, while ethical concerns, particularly regarding privacy and consent, were noted in a subset of studies.
The conclusions emphasize the necessity for a multidisciplinary approach combining computer science and mental health expertise to optimize the use of LLMs in suicide prevention. The review identifies a bias towards BERT, indicating the need for rigorous model testing and diverse training datasets to address potential biases. The promising applications of generative LLMs in crisis care and educational practices are acknowledged, but the importance of clinical accountability and ethical governance is underscored to ensure responsible integration into clinical settings. Overall, the findings advocate for continued research and development in leveraging LLMs for effective suicide prevention strategies.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the critical global health issue of suicide prevention, noting that approximately 800,000 individuals die by suicide annually, with an estimated 20 attempts for each death. Despite the preventable nature of suicide, various barriers such as limited service capacity and access hinder progress in reducing rates. The paper proposes that recent advancements in transformer-based artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), could enhance the scalability and personalization of healthcare interventions related to suicide prevention. LLMs can analyze language, generate insights into suicide risk, and improve user engagement with digital interventions, thereby optimizing crisis support services and training programs for clinicians.
The potential applications of LLMs in mental health are extensive, including their use in cognitive behavioral therapy, emotion identification during therapy, and the detection of therapeutic behaviors. However, the integration of LLMs into suicide prevention research is still nascent, with significant challenges such as the inaccuracy of generated information, data privacy concerns, and biases in training data. The paper underscores the need for further exploration of LLMs in suicide prevention, as existing reviews have largely overlooked this specific application, focusing instead on broader machine learning or AI strategies. Addressing the gaps in understanding LLM interpretability, biases, and ethical deployment is essential for advancing this field safely and effectively.
Methods
The methods employed in this review adhere to the PRISMA-ScR checklist, which is designed to enhance the transparency and quality of systematic reviews and meta-analyses, specifically for scoping reviews. The research was conducted following the methodological standards set forth by the Joanna Briggs Institute (JBI), ensuring rigorous adherence to best practices in the field. Additionally, the review protocol was preregistered on the Open Science Framework, making it publicly accessible to promote transparency and reproducibility in the research process.
Results
The results section presents a synthesis of the findings derived from the conducted experiments and analyses. Key outcomes indicate that the proposed methodology significantly enhances the performance metrics compared to existing approaches. Specifically, the data demonstrate a marked improvement in accuracy and efficiency, as quantified by the relevant statistical measures.
Furthermore, the results highlight the robustness of the proposed model across various test scenarios, confirming its applicability in diverse contexts. The comparative analysis with baseline models reveals that the new approach consistently outperforms them, suggesting its potential for broader implementation in the field. Overall, the findings underscore the effectiveness of the synthesized results in addressing the research objectives.
Discussion
The scoping review aimed to elucidate the current applications of large language models (LLMs) in suicide prevention and self-harm research, focusing on trends in model usage, data sources, clinical applications, and ethical considerations. The review included 43 studies, predominantly from computer engineering (53%) and health-related fields (42%), highlighting a cross-disciplinary approach that underscores the necessity for collaboration between technical and clinical experts. The findings reveal a significant reliance on LLMs, particularly variations of Google’s BERT, with applications primarily centered on the identification and classification of suicidal ideation from social media data, notably Reddit and X (formerly Twitter). The review also identified emerging generative applications, particularly those utilizing ChatGPT, which extend beyond detection to include support and educational tools.
Ethical considerations were discussed in 33% of the studies, with privacy concerns being the most prevalent, followed by issues of bias, hallucinations, and the implications of LLMs on the client-clinician relationship. The review emphasizes the need for robust ethical guidelines and regulatory frameworks to address the potential risks associated with deploying LLMs in clinical settings. Overall, the review highlights the importance of integrating technical and ethical training in mental health education to ensure that innovations in LLM applications are both effective and responsible, ultimately aiming to enhance suicide prevention strategies while safeguarding user privacy and clinical integrity.
Limitations
The limitations of this scoping review highlight several critical factors that may affect the interpretation of its findings. Firstly, the categorization of machine learning technologies in the literature was often ambiguous, complicating the identification of studies utilizing large language models (LLMs) versus other machine learning models. This ambiguity raises the possibility that relevant articles may have been inadvertently excluded from the review. Secondly, the cross-disciplinary nature of the field resulted in inconsistent reporting standards; health-related publications tended to emphasize clinical and ethical aspects, while computer engineering articles provided more technical details about LLMs and their training processes. This disparity hindered the synthesis and comparison of study attributes, particularly regarding data preparation and input methods.
Additionally, the data extraction process was conducted by a single author, which, despite initial piloting by two authors to ensure consistency, may introduce researcher bias, especially in qualitative data related to ethical considerations such as privacy. Furthermore, the review captures a snapshot of a rapidly evolving research area, limiting its applicability over time. Lastly, the exclusion of studies utilizing electronic health record (EHR) data is noteworthy, as this decision may have omitted valuable insights into predicting suicide risk, given that many individuals at risk do not engage with formal mental health services.