Dataset CBT-Audio per la stima del disagio del paziente nelle sessioni terapeutiche
I ricercatori hanno introdotto CBT-Audio, un dataset progettato per valutare modelli linguistici audio nella stima dell'intensità del disagio del paziente a partire da sessioni di terapia cognitivo-comportamentale (CBT) parlate. Il dataset comprende 1.802 turni di pazienti estratti da 96 registrazioni disponibili pubblicamente. Gli attuali sistemi di IA per la CBT sono in gran parte basati sul testo, perdendo i segnali vocali su cui i terapeuti fanno affidamento per rilevare discrepanze tra ciò che i pazienti dicono e come lo dicono. CBT-Audio colma questa lacuna consentendo ai modelli di analizzare direttamente l'audio. Il lavoro è pubblicato su arXiv con identificatore 2605.17370.
Fatti principali
- CBT-Audio è un dataset per la valutazione della stima del disagio del paziente da sessioni di CBT parlate.
- Contiene 1.802 turni di pazienti da 96 registrazioni disponibili pubblicamente.
- Gli attuali sistemi di IA per la CBT sono limitati al testo, perdendo i segnali vocali.
- Il dataset consente ai modelli linguistici audio di analizzare la voce del paziente.
- La ricerca è pubblicata su arXiv con identificatore 2605.17370.
- I terapeuti si affidano alle discrepanze tra trascrizione e voce per comprendere il disagio.
- I dati di CBT parlata sono scarsi a causa di vincoli etici e di privacy.
- La CBT viene erogata attraverso conversazioni parlate, dove il modo in cui i pazienti parlano è importante.
Entità
Istituzioni
- arXiv