Resumen: Los ataques de pánico son episodios agudos de miedo y angustia, en los que una intervención oportuna y adecuada puede ayudar significativamente a las personas a recuperar la estabilidad. Sin embargo, los conjuntos de datos adecuados para entrenar dichos modelos siguen siendo escasos debido a cuestiones éticas y logísticas. Para abordar esto, presentamos PACE, que es un conjunto de datos que incluye episodios de gran angustia construidos a partir de narrativas en primera persona y estructurados en torno a los principios de primeros auxilios psicológicos (PFA). Utilizando estos datos, entrenamos PACER, un modelo de asesoramiento diseñado para brindar apoyo tanto empático como directivo, que se optimiza mediante aprendizaje supervisado y alineación de preferencias simulada. Para evaluar su eficacia, proponemos PanicEval, un marco multidimensional que cubre la calidad del asesoramiento general y estrategias específicas de crisis. Los resultados experimentales muestran que PACER supera las bases sólidas tanto en las métricas del lado del consejero como en la mejora del afecto del cliente. Las evaluaciones en humanos confirman aún más su valor práctico: PACER se prefiere constantemente a los modelos generales, basados en CBT y GPT-4 en escenarios de pánico (el código está disponible en esta URL https ).
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 26 de octubre de 2025.
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