通过自然语言交互开发并评估一种听觉虚拟现实生成系统，以辅助创伤后应激障碍（PTSD）患者的暴露疗法

《ACM Transactions on Computing for Healthcare》：Development and Evaluation of an Auditory VR Generative System via Natural Language Interaction to Aid Exposure Therapy for PTSD Patients

本研究提出基于大型语言模型（LLM）的听觉VR暴露疗法系统，通过自然语言交互生成个性化听觉刺激。实验表明该系统在临床可及性上表现良好，但复杂主题处理仍需优化，为提升VR暴露疗法普及性提供新路径。

　　

摘要

创伤后应激障碍（PTSD）是一种由危及生命的创伤引发的常见疾病，而暴露疗法（通过面对创伤性刺激来进行治疗）已被证明对PTSD的治疗具有极高的效果。然而，这种疗法并未得到广泛采用。虚拟现实（VR）暴露疗法由于其疗效与传统方法相当，因此正在得到发展。不过，由于为患者量身定制VR体验所需的时间较长，这种疗法仍未得到广泛应用。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于大型语言模型（LLM）的暴露疗法系统，该系统能够实现自然语言交互并生成相应的VR音频内容。该系统利用LLM和音频数据集，根据用户提供的主题生成相应的声音、场景及协调性。研究人员通过让临床医生使用该系统生成音频刺激来评估其可用性和治疗效果，结果表明：生成的音频在可用性和质量方面表现优异，几乎无需进行任何调整即可用于临床治疗。值得注意的是，临床医生能够在标准临床会话的时间内完成音频的生成工作。尽管如此，该系统仍面临一些挑战，尤其是在处理复杂主题时，这凸显了进一步研究的必要性，以提升其可用性并验证其临床可行性和有效性。