合成か本物か？縦断的エビデンスから精神科患者シミュレータを構築する

要旨: 患者シミュレーションは、メンタルヘルス対話システムを開発し評価するうえで不可欠です。既存の多くの手法は、限定的なプロフィール情報しか含まないスナップショット形式のプロンプトに依存しているため、多ターンのやり取りにおいて同質的な振る舞いが生じ、疾患の進行が首尾一貫しないことが主要な課題となっています。本研究では、実世界データから得られた人口統計属性、標準化された臨床症状、カウンセリング対話、縦断的なライフイベント履歴を統合することで、統一されたマルチソース患者プロフィールを構築するデータに基づく患者シミュレーションの枠組み DEPROFILE を提案します。さらに、ノイズを含む縦断記録を、シミュレーションのための構造化された時間的に根拠づけられた記憶表現へと変換する Chain-of-Change エージェントも導入します。複数の大規模言語モデル（LLM）バックボーンにまたがる実験の結果、DEPROFILE によりより包括的に構築されたプロフィールにより、対話の現実味、行動の多様性、イベントの豊富さが一貫して改善し、最先端のベースラインを上回ることが示されました。これは、患者シミュレーションを検証可能な縦断的エビデンスに根拠づけることの重要性を強調しています。