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

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

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

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

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來改善醫療領域的質性訪談數據解釋。傳統的主題建模方法常常過於簡化，難以捕捉患者和醫療專業人員的細微經驗。研究發現，LLMs在數據解釋的效率和深度上表現更佳，顯示它們在整合人類觀點進入可持續醫療系統的發展中，可能扮演重要角色，並有助於解決該領域的挑戰。 PubMed DOI

這篇系統性回顧探討大型語言模型（LLMs）在心理健康領域的應用，特別是在早期篩檢、數位介入和臨床應用的有效性。回顧分析了2017年到2024年期間的40篇文章，結果顯示LLMs能有效識別心理健康問題並提供電子健康服務，但也存在文本不一致、幻覺現象及缺乏倫理框架等風險。主要挑戰包括需要多語言專家標註的數據、內容可靠性及數據隱私等倫理問題。雖然LLMs不應取代專業服務，但作為輔助工具的潛力值得進一步研究。 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

這項研究探討心理健康專家對大型語言模型（如ChatGPT）整合進心理健康實務的看法，透過對21位中國專業人士的訪談，發現四個主要主題： 1. **實務改革**：LLMs可提升心理健康服務的可及性與效率。 2. **科技鴻溝**：專家擔心誤導資訊及使用者風險。 3. **整合條件**：需培訓、制定指導方針，並保持透明。 4. **未來期望**：希望合理分配工作，持續改善技術。 研究顯示LLMs在心理健康領域的潛力與挑戰，為機構提供實施與管理的建議。 PubMed DOI

最近的研究顯示大型語言模型（LLMs）在自然語言處理，特別是遠程醫療中有很大潛力。研究比較了GPT-3.5、GPT-4和LLaMA 2在醫療諮詢摘要的表現。結果顯示，LLaMA2-7B在n-gram精確度上表現最佳，而GPT-4在語義準確性和可讀性上優於其他模型。所有模型在總結能力上相似，但GPT-4在內容理解和結構上稍有優勢，顯示其生成病人友好摘要的潛力。研究也探討了使用LLMs的潛在風險與限制。 PubMed DOI