Grands modèles de langage pour la communauté de la santé mentale : cadre pour traduire le code en soins

Les grands modèles de langage (LLMs) offrent des applications prometteuses dans les soins de santé mentale pour combler les lacunes en matière de traitement et de recherche. En exploitant les notes cliniques et les transcriptions comme données, les LLMs pourraient améliorer le diagnostic, la surveillance, la prévention et le traitement des troubles de santé mentale. Cependant, plusieurs défis persistent, notamment les coûts techniques, les lacunes en matière de littératie, le risque de biais et les inégalités dans la représentation des données. Dans ce point de vue, nous proposons une approche socioculturelle-technique pour relever ces défis. Nous soulignons cinq domaines clés pour le développement : (1) construire un référentiel clinique mondial pour soutenir la formation et les tests des LLMs, (2) concevoir des cadres d'utilisation éthiques, (3) affiner les catégories diagnostiques, (4) intégrer les considérations culturelles lors du développement et du déploiement, et (5) promouvoir l'inclusion numérique afin d'assurer un accès équitable. Nous insistons sur la nécessité de développer des ensembles de données représentatifs, des systèmes d'aide à la décision clinique interprétables, et de nouveaux rôles tels que des navigateurs numériques. Ce n'est qu'à travers des efforts collaboratifs entre toutes les parties prenantes, unifiées par un cadre socioculturel-technique, que nous pourrons déployer cliniquement les LLMs tout en garantissant un accès équitable et en atténuant les risques.