São Paulo — InkDesign News —
O campo de machine learning e deep learning está em constante evolução, especialmente no que diz respeito aos modelos de linguagem de grande escala (LLMs). A pesquisa atual explora tanto o potencial positivo quanto os riscos associados ao uso dessas tecnologias.
Arquitetura de modelo
Os LLMs, como o ChatGPT, operam com base em um modelo probabilístico que gera respostas a partir de prompts textuais. Estes modelos são treinados em vastos conjuntos de dados, aprendendo a relação entre palavras através da exposição a textos humanos. A estrutura subjacente utiliza componentes de orquestração que podem integrar diversas modalidades de dados, como imagem e áudio, em resposta a consultas complexas.
“Um modelo de linguagem de grande escala recebe um prompt de texto e produz uma resposta baseada em probabilidades de relevância e contexto.”
(“A single Large Language Model chatbot receives a text prompt from the user and produces a response based on probability of word relevance and context.”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
Para que um LLM seja efetivo no campo da saúde mental, ele precisa ser cuidadosamente ajustado. A utilização de dados específicos de saúde mental em seu treinamento é vital, uma vez que as versões genéricas apresentam limitações significativas. Estudos indicam que, enquanto esses modelos podem ajudar na análise de registros e na formulação de planos de tratamento, eles frequentemente falham em diagnósticos complexos, onde a nuance é essencial.
“A interação dinâmica entre um indivíduo com sintomas e um chatbot pode dificultar a ajuda de profissionais e familiares.”
(“One of the more dangerous parts of this is the dynamic interaction between the symptomatic person and the chatbot — this can make it difficult for loved ones or professionals to help the individual.”)— Autor Desconhecido
Resultados e métricas
As evidências mostram que a maioria das interações com LLMs não apresenta riscos agudos para a saúde mental da população em geral. No entanto, existem casos extremos em que o uso dessas tecnologias exacerbava condições como delírios e crises psicóticas. A qualidade das respostas geradas pode ser altamente variável, com riscos de gerar informações prejudiciais ou ineficazes em contextos críticos.
O monitoramento rigoroso e a integração de profissionais capacitados são fundamentais ao incorporar estas tecnologias na prática clínica. A legislação e a regulamentação em torno do uso destes modelos ainda são limitadas, destacando a necessidade de melhores práticas e padrões de qualidade.
Com a evolução contínua dessas tecnologias, espera-se que novas pesquisas melhorem a eficácia dos LLMs na área da saúde mental, especialmente na identificação e no tratamento de condições psiquiátricas, com ênfase na proteção de dados e na privacidade dos pacientes.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
