研究人员开发了ADAPTS，一个利用混合代理大型语言模型架构的新框架，可从临床访谈中自动评估抑郁和焦虑的严重程度。该系统将访谈分解为特定症状的任务，提供可审计的理由，并保持时间顺序和说话人对齐。在两个数据集上的评估中，ADAPTS显示出有希望的结果，自动评分非常接近专家基准，并在高差异访谈中优于原始人工评分。 AI
影响 该框架可以实现更客观和可扩展的精神评估，尤其是在资源有限的环境中。
排序理由 这是一篇详细介绍用于自动化症状跟踪新框架的研究论文。
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arXiv:2605.03212v1 Announce Type: cross Abstract: Modeling latent clinical constructs from unconstrained clinical interactions is a unique challenge in affective computing. We present ADAPTS (Agentic Decomposition for Automated Protocol-agnostic Tracking of Symptoms), a framework…
Modeling latent clinical constructs from unconstrained clinical interactions is a unique challenge in affective computing. We present ADAPTS (Agentic Decomposition for Automated Protocol-agnostic Tracking of Symptoms), a framework for automated rating of depression and anxiety se…