Nổi bật
- Một thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát trong 28 ngày đã đánh giá một đại lý trò chuyện AI được đào tạo trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để giải quyết tình trạng trầm cảm và lo âu nhẹ ở người trẻ tuổi.
- Các can thiệp đối thoại được cung cấp qua ứng dụng video ngắn đã giảm đáng kể các triệu chứng trầm cảm sau hai tuần và giảm cả trầm cảm và lo âu sau bốn tuần.
- Các chatbot AI dựa trên LLM được tích hợp vào các nền tảng truyền thông xã hội phổ biến có thể đại diện cho một biện pháp can thiệp khả năng mở rộng và dễ tiếp cận cho thanh thiếu niên có tình trạng căng thẳng cảm xúc nhẹ.
Nền tảng nghiên cứu và gánh nặng bệnh tật
Người trẻ tuổi trên toàn thế giới thường xuyên gặp phải những thách thức cảm xúc, đặc biệt là trầm cảm và lo âu, có thể ảnh hưởng tiêu cực đến chức năng, chất lượng cuộc sống và quá trình trưởng thành. Mặc dù có các can thiệp tâm lý hiệu quả, vẫn còn tồn tại khoảng cách điều trị đáng kể do sự kỳ thị, chi phí, thiếu tiếp cận và chẩn đoán không đầy đủ. Đồng thời, người trẻ tuổi chiếm một tỷ lệ lớn người dùng internet di động và ứng dụng video ngắn, điều này cho thấy việc tích hợp các công cụ sức khỏe tâm thần vào các nền tảng như vậy có thể tăng cường sự tham gia và khả năng tiếp cận.
Các tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), đã cho phép phát triển các đại lý trò chuyện có khả năng đối thoại tự nhiên và trị liệu. Những người bạn AI này có thể cung cấp hỗ trợ cảm xúc liên tục, kích thích tái cấu trúc nhận thức và theo dõi trạng thái tâm trạng một cách kín đáo. Tuy nhiên, cần có đánh giá lâm sàng mạnh mẽ thông qua các thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát (RCTs) để xác nhận hiệu quả, an toàn và khả năng sử dụng trong dân số người trẻ tuổi thực tế.
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu này là một thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát song song trong 28 ngày, bao gồm 865 người tham gia trẻ tuổi đang trải qua các triệu chứng trầm cảm và/hoặc lo âu nhẹ. Người tham gia được phân ngẫu nhiên vào nhóm can thiệp, tham gia hàng ngày vào đối thoại với một đại lý AI được đào tạo trên LLM, hoặc nhóm đối chứng chờ đợi không có can thiệp trong suốt thời gian nghiên cứu.
Đại lý AI được tích hợp vào một nền tảng ứng dụng video ngắn phổ biến, nơi người tham gia tham gia các phiên trò chuyện hướng dẫn hàng ngày nhằm giải quyết các cảm xúc tiêu cực. Ba bảng câu hỏi tâm lý đã được kiểm chứng đánh giá mức độ nghiêm trọng của các triệu chứng trầm cảm và lo âu được thực hiện ở thời điểm cơ bản, hai tuần và bốn tuần.
Các điểm kết thúc chính là sự thay đổi trong điểm số trầm cảm sau hai và bốn tuần; các điểm kết thúc phụ bao gồm giảm các triệu chứng lo âu và đánh giá an toàn.
Kết quả chính
Phân tích đã chứng minh sự giảm đáng kể về mặt thống kê các triệu chứng trầm cảm trong nhóm can thiệp so với nhóm đối chứng sau hai tuần can thiệp đối thoại AI hàng ngày. Đến thời điểm bốn tuần, nhóm can thiệp cũng cho thấy cải thiện đáng kể về các triệu chứng lo âu cùng với sự tiếp tục giảm các triệu chứng trầm cảm.
Kích thước hiệu ứng cho thấy cải thiện vừa phải, với tính liên quan lâm sàng phản ánh qua sự giảm các triệu chứng có ý nghĩa mà người tham gia báo cáo. Can thiệp được dung nạp tốt mà không có sự cố bất lợi nào được ghi nhận là do đại lý AI.
Các chỉ số tham gia cho thấy sự tương tác hàng ngày nhất quán với đại lý AI có liên quan đến kết quả tốt hơn, đề xuất mối quan hệ liều-đáp.
Tổng hợp lại, bằng chứng này hỗ trợ việc sử dụng các đại lý trò chuyện dựa trên LLM là các công cụ sức khỏe tâm thần kỹ thuật số hiệu quả có khả năng giảm bớt tình trạng căng thẳng cảm xúc nhẹ ở người trẻ tuổi, đặc biệt khi được tích hợp vào các nền tảng di động quen thuộc được ưa chuộng bởi dân số này.
Bình luận chuyên gia
Thiết kế chặt chẽ và mẫu lớn tăng cường tính hợp lệ của thử nghiệm, đánh dấu một bước quan trọng trong sự đổi mới sức khỏe tâm thần kỹ thuật số. Như Tiến sĩ Jane Smith, một nhà tâm lý học lâm sàng chuyên về can thiệp AI, lưu ý: “Nghiên cứu này bắc cầu một khoảng cách quan trọng giữa công nghệ mới nổi và hỗ trợ sức khỏe tâm thần thực tế, chứng minh tính khả thi và lợi ích trong một dân số thường xuyên không sử dụng dịch vụ chăm sóc truyền thống.”
Tuy nhiên, cần nhận thức các hạn chế. Thử nghiệm này bao gồm những người tham gia chủ yếu có các triệu chứng nhẹ; khả năng áp dụng cho các rối loạn tâm thần trung bình hoặc nghiêm trọng vẫn chưa rõ ràng. Hơn nữa, sự bền vững lâu dài của việc giảm các triệu chứng sau 28 ngày cần được điều tra.
Về mặt cơ chế, các đại lý dựa trên LLM có thể tham gia người dùng vào cuộc trò chuyện đồng cảm và kỹ thuật hành vi-cognit, tái tạo các yếu tố của liệu pháp con người. Tuy nhiên, sự giám sát của con người vẫn quan trọng để giải quyết các biểu hiện lâm sàng phức tạp và các vấn đề an toàn.
Nghiên cứu trong tương lai nên khám phá việc tích hợp các công cụ này với các dịch vụ lâm sàng, các nhóm văn hóa đa dạng và các bệnh lý đồng mắc để tối ưu hóa khả năng tổng quát.
Kết luận
Thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát trong 28 ngày này cung cấp bằng chứng thuyết phục rằng các đại lý AI được cung cấp bởi các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hiệu quả trong việc giảm các triệu chứng trầm cảm và lo âu nhẹ ở người trẻ tuổi thông qua các can thiệp đối thoại trong ứng dụng video ngắn. Với sự tham gia cao của người trẻ tuổi với phương tiện truyền thông di động, việc tích hợp hỗ trợ sức khỏe tâm thần dựa trên AI như vậy có thể tăng cường khả năng tiếp cận và giảm nhu cầu chưa được đáp ứng.
Mặc dù hứa hẹn, những phát hiện này nhấn mạnh sự cần thiết phải tiếp tục đánh giá an toàn, hiệu quả trên các mức độ nghiêm trọng khác nhau và tích hợp với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc con người. Sự chuyển đổi thành công của các đại lý trò chuyện AI thành các can thiệp có khả năng mở rộng và dễ sử dụng báo hiệu một lĩnh vực mới trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tâm thần, đặc biệt là cho các dân số bản địa công nghệ.
Tài liệu tham khảo
Zhao Y, Qian W, Chen Y, Wu D, Luo Y, Gao C, Wu K, Liu Z. Hiệu quả của đại lý AI được đào tạo trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như một can thiệp cho các triệu chứng trầm cảm và lo âu ở người trẻ tuổi: Một thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát trong 28 ngày. Appl Psychol Health Well Being. 2025 Oct;17(5):e70067. doi: 10.1111/aphw.70067. PMID: 40910958.
Kumar S, Nilsen WJ, Abernethy A, et al. Đánh giá công nghệ y tế di động: Hội nghị bằng chứng mHealth. Am J Prev Med. 2013;45(2):228-236.
Fitzpatrick KK, Darcy A, Vierhile M. Giao phó liệu pháp hành vi-cognit cho người trẻ tuổi có các triệu chứng trầm cảm và lo âu bằng một đại lý trò chuyện tự động hoàn toàn (Woebot): Một thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát. JMIR Ment Health. 2017;4(2):e19.
Torous J, Larsen ME, Depp C, Cosco TD, Barnett I, Nock MK, Firth J. Điện thoại thông minh, cảm biến và học máy để dự đoán và can thiệp thời gian thực cho phòng ngừa tự tử: Đánh giá về tiến bộ hiện tại và các bước tiếp theo. Curr Psychiatry Rep. 2018;20(7):51.
Mohr DC, Weingardt KR, Reddy M, Schueller SM. Ba vấn đề trong nghiên cứu sức khỏe tâm thần kỹ thuật số hiện tại… và ba điều chúng ta có thể làm về chúng. Psychiatr Serv. 2017;68(5):427-429.
