自殺是重要的公共健康議題，人工智慧的進步，特別是大型語言模型（LLMs），在自殺檢測和預防上有顯著貢獻。這篇綜述分析了2018年到2024年間的29項研究，探討像GPT、Llama和BERT等模型在自殺預防中的應用。研究顯示，這些模型在早期檢測和預測方面通常表現優於心理健康專業人士。儘管LLMs展現出拯救生命的潛力，但仍需解決倫理問題，並與心理健康專家合作。 PubMed DOI

生成式人工智慧（genAI）在提升醫療保健方面潛力巨大，特別是心理健康護理，因為美國專業人員短缺。針對自殺相關查詢，我們評估了五個genAI工具的回應質量。結果顯示，79%的回應是支持性的，但只有24%提供危機熱線號碼，僅4%包含基於證據的干預資訊。雖然有害內容出現頻率不高，但開發者應在提供必要的心理健康資訊與降低風險之間取得平衡，確保心理健康的平等應成為優先事項。 PubMed DOI

自殺預防是全球健康的重要議題，每年約有80萬人因自殺而喪生。大型語言模型（LLMs）在數位服務中有助於自殺預防，但也帶來臨床與倫理挑戰。2024年2月的回顧研究分析了43項相關研究，發現大多數集中於自殺風險識別，並探討了LLMs在臨床應用中的潛力。研究指出，隱私和同意等倫理問題需特別注意，並強調多學科合作及高品質數據的重要性。生成性人工智慧的發展可能改善危機護理與教育，但需持續人類監督。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1.5 Pro—在自殺意念反應評估的能力。結果顯示，這三個模型的反應評價普遍比專家自殺學者更適當，尤其是ChatGPT的評分差異最大。異常值分析發現，Gemini的偏差比例最高。整體來看，ChatGPT的表現相當於碩士級輔導員，Claude超過受訓心理健康專業人士，而Gemini則類似未受訓的學校工作人員。這顯示LLMs在評估反應時可能有偏向，但部分模型的表現已達到或超過專業水平。 PubMed DOI

這篇論文探討安全規劃在管理自殺危機中的有效性，特別是透過SERO自殺預防應用程式。研究分析了1,848名高風險使用者的安全計畫，運用BERTopic和Gemma-2模型找出共同主題。結果顯示，使用者常提到家庭和摯愛的人是活下去的理由，並識別身體和情緒的警示信號，利用社交互動和活動作為應對方式。研究指出，數位工具如應用程式結合傳統方法，能提供個人化的支持，增強自殺預防效果。 PubMed DOI

這項研究發現，主流AI語言模型在評估退伍軍人自殺風險和治療建議上，表現常與專業人員不同，容易高估或低估風險，且各AI模型間差異大。雖然AI有時能與人類判斷一致，但治療建議不夠穩定，像ChatGPT-4o就全都建議住院。AI目前只能當輔助工具，不能取代專業判斷，臨床應用前還需要更多研究和專家監督。 PubMed DOI

這項日本研究發現，住院癌症病人常有憂鬱或自殺傾向，但很少人接受心理健康照護。預防自殺的重點包括：處理心理壓力、加強醫護溝通、與家屬分享資訊，以及妥善處理譫妄。這些建議有助提升癌症病人的自殺預防成效。 PubMed DOI

一個本地運作的小型語言模型（Llama-DeepSeek-R1 8B），在預測住院病人自殺風險時，表現幾乎跟大型的GPT-4o一樣好，雖然準確度略低（c-statistic 0.64 vs 0.67），但還是能有效找出高風險族群。這代表小型模型也能安全、有效地應用在自殺風險預測上，且更容易取得與擴展。 PubMed DOI

這項研究發現，大型語言模型和文字嵌入模型能從精神科病患的句子完成測驗中，準確辨識憂鬱症和自殺風險，尤其在分析自我概念相關內容時效果最好。最佳模型偵測憂鬱症的AUROC達0.841。雖然AI有潛力協助心理健康評估，但臨床應用前還需要更多改進和安全驗證。 PubMed DOI

這項研究發現，像ChatGPT-4這類大型語言模型，能準確評估自殺新聞是否符合WHO指引，結果和人工審查者高度一致。代表AI有機會協助媒體負責任地報導自殺議題，能即時、大規模給記者回饋，對推動公共衛生很有幫助。 PubMed DOI