研究比較AI模型ChatGPT-3和ChatGPT-4以及初級保健醫師對抑鬱症的評估和治療建議。結果顯示，AI模型在輕度病例中推薦心理治療，而初級醫師則主張綜合治療。對於嚴重病例，AI模型偏好心理治療，醫師則建議綜合治療。AI模型偏好單獨使用抗抑鬱藥，醫師則建議混合使用。AI模型建議中沒有偏見，但仍需進一步研究以完善對嚴重病例的建議，並解決風險和道德問題。 PubMed DOI

ChatGPT等AI模型被應用在心理健康支援，但人們擔心它們是否能處理嚴重的抑鬱和自殺傾向。一項研究評估了ChatGPT-3.5在模擬自殺風險情境時的表現，結果顯示大多數代理需要人類介入才能處理危機。研究指出AI對話代理可能延遲風險升級，強調在臨床應用前需要更多測試和監督。技術進步需提升AI在心理健康中的安全性。 PubMed DOI

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

人工智慧進步，如OpenAI的GPT-4，對語言任務很有幫助。研究評估GPT-4在預測心理健康危機上的表現，發現臨床醫師在主訴方面表現較佳，但加入自殺企圖歷史後，兩者表現都有改善。GPT-4有潛力匹敵臨床醫師，但仍需進一步測試，包括偏見檢查。LLMs可提升患者風險辨識，改善護理品質。 PubMed DOI

研究使用ChatGPT協助輔導員與患者互動，並比較其回應與人類內容。整合AI技術改善心理健康干預，框架準確率達93.76%，ChatGPT回應有禮且簡潔。AI內容可增進傳統干預方法，提升醫療系統患者照護和輔導實踐。 PubMed DOI

大型語言模型（LLM）應用廣泛，包括心理健康領域。然而，使用LLM強化的對話人工智慧（CAI）協助抑鬱症患者面臨人性化和情境韌性挑戰。觀點論文探討這些挑戰，提出跨學科解決方案，結合哲學、心理學和計算機科學。為了負責地設計和應用LLM增強的CAI支援抑鬱症患者，提出建議。 PubMed DOI

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

這項研究探討了不同人工智慧模型在精神醫學診斷的表現，包括GPT-3.5、GPT-4、Aya和Nemotron。由於病人主觀報告的影響，準確診斷常常困難。研究使用20個DSM-5的臨床案例，結果顯示GPT-3.5和GPT-4在準確性和推理上優於其他模型，尤其在診斷精神病和雙相情感障礙方面表現突出，但在某些情況下則不佳。研究建議，人工智慧有潛力改善精神科診斷，但其他模型需進一步改進，未來應擴展數據集以增強診斷能力。 PubMed DOI

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

這項研究探討簡短書面回應的情感與抑鬱症狀變化的關係，招募了467名參與者，並使用PHQ-9評估抑鬱症狀。研究發現，人類評審和大型語言模型（如ChatGPT）的情感分析能有效預測三週內的抑鬱症狀變化，而語言查詢工具（LIWC）則無法。研究還指出，語言情感與當前情緒有關，但能獨立預測抑鬱症狀變化，顯示結合AI工具的情感分析可作為預測精神症狀的有效方法。 PubMed DOI