정신건강 스크리닝을 위한 파운데이션 모델 시스템의 프롬프트 기반 동작을 평가하는 에이전틱 프레임워크 CPEMH를 제안합니다. 오케스트레이터, 추론, 평가 에이전트를 결합한 모듈형 설계로 프롬프팅 전략의 자율적 설계·평가·선택이 가능하며 추적성과 재현성을 보장합니다. 인터뷰 전사 기반 우울증 자동 스크리닝 사례 연구에서 F1, 편향, 견고성을 핵심 수용 기준으로 프레임워크의 효용성이 입증되었습니다.
- •CPEMH는 정신건강 스크리닝 파운데이션 모델의 프롬프트 기반 동작을 자율 평가하는 에이전틱 프레임워크입니다.
- •오케스트레이터·추론·평가 에이전트로 구성된 모듈형 설계로 추적성과 재현성을 확보합니다.
- •F1, 편향, 견고성을 핵심 수용 기준으로 설정하고 인터뷰 전사 기반 우울증 스크리닝에서 유효성을 입증했습니다.
0단 자동
AI가 규칙대로 쓰고 그대로 게시했습니다. 사람이 따로 보지 않았습니다.
- 규칙 판
- 규칙 판 도입 이전 기사입니다.
- 남기는 것
- 규칙 판 · 모델 · 시각
- 판 기록
- 아직 없습니다.
CPEMH: An Agentic Framework for Prompt-Driven Behavior Evaluation and Assurance in Foundation-Model Systems for Mental Health Screening
- 1.정신건강 스크리닝용 파운데이션 모델의 프롬프트 행동 평가 에이전틱 프레임워크 CPEMH 발표
- 2.오케스트레이터·추론·평가 에이전트 모듈형 아키텍처로 재현성과 추적성 보장
- 3.자동 우울증 스크리닝 케이스 스터디에서 행동 변동성 안정화 및 감사 가능성 검증
- 4.F1, 편향, 견고성을 핵심 허용 기준으로 통합
왜 중요한가?
임상적으로 민감한 정신건강 도메인에서 파운데이션 모델의 행동을 안정적으로 평가·보증하는 체계적인 방법론을 제시한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2605.11341v1 Announce Type: new Abstract: This paper presents CPEMH, an agentic framework designed to evaluate prompt-driven behavior in foundation-model systems operating on transcript-based datasets for mental-health screening. CPEMH serves as an engineering methodology for behavioral assurance in large-scale language systems, introducing an orchestrated architecture that autonomously performs the design, evaluation, and selection of prompt strategies, enabling systematic control of beh
전체 내용이 궁금하다면?
원문을 직접 읽어보세요
이 글이 만들어진 과정
- 13:10AI 초안
