Naukowcy przedstawili AnchorSIPS - syntetyczny zbiór 10 tysięcy strukturyzowanych wywiadów psychologicznych do ewaluacji ryzyka psychozy. Dataset stanowi odpowiedź na poważny problem w badaniach AI dla psychiatrii - dostęp do rzeczywistych rozmów klinicznych jest utrudniony ze względu na prywatność pacjentów, ograniczenia prawne i wymogi zgody. Każdy wywiad w AnchorSIPS modelowany jest na Mini-SIPS, standardowym narzędziu klinicznym do oceny ryzyka psychotycznego, i zawiera historię pacjenta, 24 pytania o symptomy, szczegółowe follow-up na potwierdzone objawy oraz finalną diagnozę zespołu psychozy osłabionej.
Kluczową innowacją jest sposób generacji datasetu. Zamiast pozwolić modelom LLM na свободny dialog, badacze zastosowali podejście plan-then-realize: najpierw ukryta karta przypadku określa stan kliniczny pacjenta, potem deterministyczny planer ustala strukturę wywiadu, a następnie model LLM realizuje tylko wypowiedzi pacjenta pod kontrolą i walidacją. To podejście eliminuje typowe dla wieloturowych dialogów LLM niespójności i zapewnia, że każda decyzja w transkrypcji ma bezpośrednie uzasadnienie w treści rozmowy.
AnchorSIPS ma znaczący potencjał dla badań AI w psychiatrii. Publiczny dataset pozwala naukowcom rozwijać i testować modele do oceny ryzyka psychozy bez dostępu do rzeczywistych danych pacjentów. Struktura danych z powiązaniem każdej diagnozy do konkretnych dowodów z transkrypcji jest idealna do trenowania modeli interpretacyjnych i wspomagania diagnostyki klinicznej. To może znacząco przyspieszać postęp w AI dla zdrowia psychiatrycznego.