认知行为疗法 (CBT) 是美国最常见的谈话疗法之一。通常对接受培训的认知行为治疗师进行评判的标准有 11 个。如果他们的技能可以通过 AI 的反馈进行评估和改进，会怎样?这是南加州大学维特比工程学院与宾夕法尼亚大学和华盛顿大学合作进行的新研究的关键。这是第一次在真实的治疗性对话中与真人进行 CBT 课程的研究。该研究结果最近发表在PLOSOne 上。
由南加州大学维特比工程学院信号分析与解释实验室 (SAIL) 创建的 AI 分析了受训治疗师与患者之间的 1,100 多次真实对话。主要作者、南加州大学电气工程博士生 Nikolaos Flemotomos 表示，人工智能面临的挑战是理解多个说话者并仅从对话文本中获得意义。对于学徒的治疗师，人工评估者通常会评估他们的治疗。人工智能能够以 73% 的准确率匹配人类评估员所能达到的目标。
AI 可以判断治疗师的人际交往能力，并判断治疗师是否为会议创建了正确的结构(例如，如果他们解决了患者分配的家庭作业)。此外，人工智能可以判断治疗师是否适当地关注患者，而不是分享过多自己的故事，以及他们是否能够与患者合作并建立融洽的关系。所有这些方面都被考虑在内，以生成单一的综合质量指标。
人工智能仅通过自动生成的文本转录来评估语言模式，而不是会话期间演讲者的音调质量。评估此类会话的挑战意味着 Flemotomos，考虑到潜在的语言选择范围和自动转录中的错误，使这些对话以及与 CBT 相关的协议具有意义并评估这些对话尤其具有挑战性。
这种通常由人类完成的评估对于培训和向治疗师提供基于表现的反馈是必要的，从而改善临床结果。研究人员说，目标是从记录的会话中自动生成指标，以促进这些应用程序。
研究人员表示，“……我们的目标不是取代人工监督，而是提高监督者的效率，并另外提供一种自我评估的工具。”
使用此工具，可以扩展该过程，以通过训练有素的专业人员来应对对心理健康服务日益增长的需求。
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