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Using Large Language Models to Measure Symptom Severity in Patients At Risk for Schizophrenia

发布时间:2026/9/27 10:28:35 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
Using Large Language Models to Measure Symptom Severity in Patients At Risk for Schizophrenia
文章总结与翻译一、主要内容该研究聚焦于利用大型语言模型(LLMs)评估精神分裂症临床高危(CHR)患者的症状严重程度,核心围绕 Brief 精神病评定量表(BPRS)展开,具体内容如下:研究背景与问题:精神分裂症影响约1%人群,CHR患者需密切监测症状以指导治疗。BPRS是验证有效的症状评估工具,但因需长时间结构化访谈,临床应用受限;同时,现有CHR评估工具如PSYCHS尚未验证,而BPRS数据完整且有可靠性研究,故选择其作为评估指标。研究方法数据来源:从NIMH数据档案库获取AMP-SCZ项目的901名患者数据,最终分析409名患者的651次BPRS评估、308份开放式访谈 transcript 和433份PSYCHS访谈 transcript,其中348名患者为英语使用者,另有129份非英语 transcript(含西班牙语、韩语等)。模型与提示工程:采用OpenAI的o3-mini-2025-01-31模型,通过API调用,将临床 transcript 直接输入,系统指令包含BPRS完整指导说明(补充“1分代表症状不存在”的信息),要求模型以JSON格式输出24个分项得分、解释及数值评级。数据分析:用Python分析,以Hafkenscheid等人1993年研究中的一致性(评分差异≤1分的比例)、组内相关系数(ICC,采用(3,k)形式)为主要准确性指标,通

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