近期在生成式人工智慧領域取得的進展，特別是大型語言模型(LLMs)，引起了人們對其在分析大量醫學數據，尤其是在神經學領域的潛力的關注。LLMs有助於早期診斷、支持患者和照護者，並協助臨床醫生。然而，必須克服倫理和技術上的挑戰，如隱私疑慮、數據偏見和結果驗證。研究人員需應對這些挑戰，確保LLMs安全且負責任的應用，這將有助於提升神經學疾病護理的前景。 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

討論了大型語言模型（LLMs）如GPT-4和Google的Gemini在支持心理治療方面的潛力。提出了將LLMs融入心理治療的方法，包括技術整合、應用範疇、發展建議。目標是透過LLMs提升心理保健的可及性和個人化治療，同時應對將人工智慧運用於臨床心理學的風險和挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLM）是機器學習模型，能有效處理自然語言任務。研究探討LLMs對醫療保健的影響，發現可提升臨床工作效率和個人化護理。然而，也存在資安漏洞和偏見風險，需注意隱私問題。未來研究應關注工作流程、品質、整合和法規，以實現成功應用。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是先進的人工智慧系統，能理解和生成類似人類語言，對神經學任務有潛力。在臨床使用LLMs需面對挑戰，如臨床推理能力有限、可靠性問題、偏見及可能加劇醫療差異。克服挑戰需仔細規劃、利益相關者參與、測試和監控。醫療機構應與預算相符，神經科醫師需保護患者數據隱私，避免偏見。研究人員應遵循道德準則和標準。整合LLMs到臨床神經學可提升患者護理品質和安全性，提供有效運用人工智慧的指導。 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

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

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