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

研究使用Schwartz的基本價值理論評估大型語言模型（LLMs）中的價值構念，發現LLMs存在動機偏見，與人類價值有所偏離，對心理健康應用存在道德疑慮。研究強調透明度和對齊過程的重要性，以確保LLMs在提供心理健康護理時公平。 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

研究探討社群媒體對年輕人心理健康的影響，調查492名英國校長。跨領域方法包括心理學、社會學、教育等，使用ChatGPT-4進行主題分析，強調社群媒體的負面影響，包括心理健康、身份認同、社交互動和政策治理。研究提出全面數位影響模型，探討社群媒體對年輕人在教育中心理健康的影響，對學術界、教育工作者、政策制定者和心理健康專業人士有啟發性見解。 PubMed DOI

這項研究提出了一種新方法，利用社交媒體數據分析心理健康，並透過大型語言模型和視覺化技術創建Chernoff Faces。研究人員從社交媒體收集了15,744則貼文，經過清理後精煉至2,621則。方法包括數據準備、特徵提取、視覺化和臨床驗證，並使用降維技術將複雜數據轉換為易懂的視覺格式。針對60位精神科醫師的調查顯示，這些視覺化結果有助於改善臨床評估，為未來研究提供基礎，特別是在增強心理健康診斷工具方面。 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

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

學生的心理健康問題影響深遠，因此探索創新的預防和治療方法非常重要。大型多模態模型（LMMs），像是ChatGPT-4，對於精神疾病的預防、診斷和治療展現出希望。這些模型能提供醫學知識、情感支持，並減少污名化，鼓勵患者開放溝通，還能降低醫療成本，提高服務可及性。 不過，健康風險、安全性、幻覺及倫理問題等挑戰需被解決。未來應專注於制定使用指導方針、建立問責制和法律框架，並採用以人為本的方法，透過先進算法優化LMMs。解決這些挑戰將有助於改善學生心理健康，並促進全球可持續發展目標。 PubMed DOI

憂鬱症是一個普遍的心理健康問題，對個人和社會影響深遠。自然語言處理（NLP）在憂鬱症篩檢上展現潛力，透過分析文本數據來提高檢測準確性。文獻回顧顯示，情感分析和深度學習模型等技術已取得不錯的成果，但仍面臨隱私、偏見和文化敏感性等倫理挑戰。未來應著重於提升模型可解釋性、個性化方法及跨文化合作，以推進心理健康護理的發展。 PubMed DOI

抑鬱症是全球重要的公共健康議題，雖然已有研究探討人工智慧在心理健康的應用，但針對大型語言模型（LLMs）的深入分析仍不多。本系統性回顧評估了LLMs在抑鬱症診斷與管理的有效性，並探討其在臨床環境中的整合潛力。從2018年到2024年，回顧了34項研究，發現像RoBERTa和BERT等模型在早期檢測和症狀分類上表現優異。不過，LLMs的臨床應用仍需解決數據隱私和倫理問題，才能安全有效地整合進醫療實務中。 PubMed DOI