自2019年以來，使用自然語言處理（NLP）在心理健康干預研究領域快速成長。研究指出趨勢包括運用大型語言模型和探討多樣臨床類別。然而，仍存在語言多樣性和可重現性的挑戰。為此，提出了NLPxMHI研究框架，以引導未來填補缺漏，提升NLP在心理健康干預上的應用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領域有潛力，可加速臨床實踐，如診斷、預防和治療。智能對話系統運用LLMs被視為治療的未來，尤其是在ChatGPT時代。這研究專注於在醫療保健領域運用LLMs，特別關注認知衰退和產後抑鬱。討論LLMs在醫療保健中的好處，如增進臨床任務和提供個人化醫療，以及相關擔憂，如數據隱私和公平性。這有助於全球討論將LLMs整合到醫療系統中。 PubMed DOI

研究探討大型語言模型在醫學上的應用，分析了550篇相關研究。LLMs已經在醫學診斷、寫作、教育和管理方面帶來改善。它們有助於起草文件、培訓和研究。挑戰在於上下文和過度依賴。研究強調了與驗證、倫理和傳統實踐的整合。未來研究應該探索多模式LLMs、算法理解和負責任使用。 PubMed DOI

LLMs在精神醫學領域引起關注，如ChatGPT/GPT-4可用於預測患者風險、治療干預和材料分析。然而，採用LLMs需面對挑戰，如限制、偏見、可解釋性、隱私擔憂和錯誤信息風險。評論討論了在精神醫學實踐中使用LLMs的機會、限制和考量。 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

全球心理健康問題日益嚴重，現有的照護模式無法滿足需求。大型語言模型（LLMs）被視為解決方案，能在心理健康教育、評估和介入上提供幫助。本文回顧了LLMs的應用，並指出其潛在的正面影響與風險，強調需採取策略來降低風險。平衡心理健康支持的需求與LLMs的負責任開發至關重要，確保這些模型符合倫理標準，並讓有經驗的人參與開發，以減少傷害並增強其正面影響。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫療領域有潛力，但目前的評估方法無法有效識別其最佳用途。針對2022年至2024年間的研究進行系統性回顧，發現519項研究中僅5%使用真實病人數據。主要醫療任務集中在醫學知識和診斷，行政任務則較少。大多數研究專注於問答任務，準確性是主要評估維度，但公平性和偏見等問題卻被忽略。未來應標準化評估指標，納入臨床數據，並擴展至更多任務和專科。 PubMed DOI

這項研究全面探討大型語言模型（LLMs）在生物醫學與健康資訊學（BHI）的應用，強調其變革潛力及面臨的倫理與實際挑戰。透過分析1,698篇研究，發現LLMs在臨床決策支持、病患互動及醫療文件分析等領域的應用顯著增加，預期能提升診斷準確性。研究也揭示機構間的合作動態，特別是在心理健康和神經系統疾病的管理上，顯示出個人化醫療的潛力。儘管LLMs展現出巨大潛力，仍需重視倫理影響及模型驗證挑戰，以確保其在臨床上的有效性。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在心理健康護理與研究中的應用，強調它們能改善護理可及性、數據收集及治療工具的潛力。文中回顧了LLMs在精神醫學的發展，指出其優勢如提高診斷準確性和個性化護理，但也提到高計算需求、誤解風險及倫理問題等挑戰。最後，論文呼籲採取負責任的做法，透過紅隊測試和倫理指導方針，來最大化LLMs的好處並降低風險。 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