A platform for connecting social media data to domain-specific topics using large language models: an application to student mental health.
使用大型語言模型將社交媒體數據與特定領域主題相連的平台：以學生心理健康應用為例。 JAMIA Open 2024-01-23

這平台運用先進人工智慧技術，分析社群媒體文字資料，找出相關話題。透過 BERTopic 分群貼文，辨識相關句子，提升分析效果。以大學生心理健康為例，顯示在辨識抑鬱等議題上的實用性。為研究人員提供工具，分析龐大非結構化資料，找出相關部分，具潛力應用於心理健康研究。 PubMed DOI

Comparing the Perspectives of Generative AI, Mental Health Experts, and the General Public on Schizophrenia Recovery: Case Vignette Study.
比較生成式人工智慧、精神健康專家和一般大眾對於精神分裂症康復的觀點：案例簡介研究。 JMIR Ment Health 2024-03-28

研究比較大型語言模型（LLMs）和心理健康專業人員在評估精神分裂症患者預後能力。結果顯示，LLMs在評估接受治療的患者預後方面表現接近專業人士，但與普羅大眾看法有差異。ChatGPT-3.5較悲觀，可能影響患者治療動機。LLMs有潛力改善醫療保健，但需經驗證及整合人類專業知識。 PubMed DOI

Using Large Language Models to Understand Suicidality in a Social Media-Based Taxonomy of Mental Health Disorders: Linguistic Analysis of Reddit Posts.
利用大型語言模型理解社交媒體中自殺意念的精神健康疾病分類：對Reddit帖子的語言分析。 JMIR Ment Health 2024-05-21

研究使用大型語言模型分析Reddit上有關自殺意念的討論，發現許多常見主題，像是社會脫節感、負擔感、絕望和創傷。在心理健康子版（包括r/SuicideWatch）的290萬篇帖子中進行分析，辨識出幸福感、尋求支持和痛苦程度等獨特語言維度。研究結果支持現有自殺理論，也符合心理健康疾病的診斷分類系統。這種方法有助於深入了解線上分享的情緒和經歷，並驗證完善心理健康理論。 PubMed DOI

Large language models can infer psychological dispositions of social media users.
大型語言模型可以推斷社交媒體使用者的心理傾向。 PNAS Nexus 2024-07-01

研究探討大型語言模型如ChatGPT是否能從社群媒體貼文推斷人格特質，結果顯示模型可準確推斷大五人格特質，尤其對女性和年輕人更準確。這種能力或許讓心理評估更普及，但也引發隱私和監管疑慮。 PubMed DOI

Applications of large language models in psychiatry: a systematic review.
大型語言模型在精神病學中的應用：一項系統性回顧。 Front Psychiatry 2024-07-09

像ChatGPT這樣的大型語言模型(LLMs)在精神醫學領域有潛力搭起人工智慧與人類認知過程之間的橋樑。它們可以協助診斷心理健康問題、管理憂鬱症、評估自殺風險，並支援教育。然而，存在一些限制，例如處理複雜案例的困難和低估自殺風險。未來的研究可能會探索LLMs如何重塑精神健康照護。 PubMed DOI

An overview of diagnostics and therapeutics using large language models.
大型語言模型在診斷和治療中的概述。 J Trauma Stress 2024-07-18

這篇文章探討了人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在解決治療壓力和創傷相關問題的專業人員短缺方面的潛力。文章指出，LLMs能增強診斷評估、生成臨床筆記及提供治療支持。作者強調，克服在臨床環境中部署這些模型的挑戰很重要，包括確保AI系統的多元代表性，以避免護理資源的差異。此外，還需採用保護隱私的訓練方法，保障病人數據，同時利用公共數據集提升模型表現。 PubMed DOI

Large language models outperform mental and medical health care professionals in identifying obsessive-compulsive disorder.
大型語言模型在識別強迫症方面超越了心理和醫療健康專業人員。 NPJ Digit Med 2024-07-19

研究顯示，大型語言模型（LLMs）在診斷強迫症（OCD）方面表現優於醫療和心理健康專業人士，顯示其在提升診斷速度和準確性上的潛力，能解決治療延遲的問題。這強調了將LLMs整合進心理健康護理的可能性，以改善診斷流程和病人結果。未來的研究可進一步探討LLMs在臨床應用中的實際效果與限制。 PubMed DOI

Exploring the Efficacy of Large Language Models in Summarizing Mental Health Counseling Sessions: Benchmark Study.
探索大型語言模型在總結心理健康諮詢會議中的有效性：基準研究。 JMIR Ment Health 2024-07-23

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在自動摘要心理健康諮詢會議的應用，旨在解決手動摘要對諮詢過程的影響。研究人員建立了一個名為「心理健康諮詢-組件引導對話摘要」的數據集，包含191個諮詢會議的摘要。他們評估了11個先進的LLM，結果顯示像MentalLlama、Mistral和MentalBART等模型在摘要生成上表現不錯，特別是Mistral獲得專家高評價。然而，所有模型在機會成本和感知有效性上仍有不足，顯示尚未適合臨床使用，需進一步精煉和驗證。 PubMed DOI

Explainable depression symptom detection in social media.
社交媒體中可解釋的憂鬱症狀檢測。 Health Inf Sci Syst 2024-09-09

這篇論文探討了基於變壓器的模型，旨在檢測社交媒體上用戶生成內容中的抑鬱症狀。研究強調了解釋性的重要性，特別是對健康專業人員而言。作者提出兩種方法：一是將分類和解釋任務分開，二是整合到同一模型中。他們還利用對話型大型語言模型（LLMs）進行上下文學習和微調，生成的自然語言解釋與症狀相符，讓臨床醫生更易理解模型輸出。評估結果顯示，能在提供可解釋的解釋的同時，達到高分類性能。 PubMed DOI

Using Large Language Models to Detect Depression From User-Generated Diary Text Data as a Novel Approach in Digital Mental Health Screening: Instrument Validation Study.
使用大型語言模型從用戶生成的日記文本數據中檢測抑鬱症：數位心理健康篩檢中的新方法及工具驗證研究。 J Med Internet Res 2024-09-18

抑鬱症對全球影響深遠，影響工作效率和殘疾率。雖然早期發現很重要，但現有的篩檢工具常缺乏客觀性。研究者正探索影像分析、血液標記及日記寫作等客觀指標。這項研究利用情感日記應用程式，評估91名參與者的日記文本，並使用GPT-3.5和GPT-4等大型語言模型進行抑鬱症檢測。結果顯示，微調後的GPT-3.5準確率達90.2%，顯示用戶生成的文本在臨床檢測抑鬱症上具潛力，未來可結合其他可測量指標進一步研究。 PubMed DOI

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