Bewertung der Genauigkeit der automatischen Spracherkennung für Psychotherapie

Eine genaue Transkription von Audioaufzeichnungen in der Psychotherapie würde die Effektivität der Therapie, die Ausbildung von Kliniker*innen und die Sicherheitsüberwachung verbessern. Obwohl automatische Spracherkennungssoftware kommerziell verfügbar ist, wurde ihre Genauigkeit in der psychischen Gesundheit nicht gut beschrieben. Es ist unklar, welche Metriken und Schwellenwerte für verschiedene klinische Anwendungsfälle geeignet sind, die von Bevölkerungsbeschreibungen bis hin zur individuellen Sicherheitsüberwachung reichen können. Hier zeigen wir, dass automatische Spracherkennung in der Psychotherapie machbar ist, aber weitere Verbesserungen in der Genauigkeit erforderlich sind, bevor sie weit verbreitet eingesetzt werden kann. Unser HIPAA-konformes System zur automatischen Spracherkennung zeigte eine Transkriptionsfehlerquote von 25 %. Bei depressionbezogenen Äußerungen lag die Sensitivität bei 80 % und der positive prädiktive Wert bei 83 %. Bei vom Kliniker identifizierten schädlichen Sätzen betrug die Fehlerquote 34 %. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die automatische Spracherkennung das Verständnis von Sprachmustern und Untergruppenvariationen in bestehenden Behandlungen unterstützen kann, aber möglicherweise nicht bereit ist, um die Sicherheit auf individueller Ebene zu überwachen.