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

放射學影像常用於診斷，但報告內容少被研究。自然語言處理可提取數據，大型語言模型有潛力。這份綜合回顧探討LLMs在放射學報告中的應用，包括方法、挑戰及未來方向。回顧符合JBI標準，透過PubMed等數據庫搜尋。無人類或動物研究，無需倫理審查。結果將刊登在生物醫學資訊/數位健康期刊。 PubMed DOI

社會健康決定因素（SDoH）對病人的結果很重要，但常常沒有完整記錄在電子健康紀錄（EHRs）中。大型語言模型（LLMs）可以幫助從EHRs中提取SDoH數據。研究專注於從EHR敘述文本中提取六個SDoH類別。最佳模型是Flan-T5 XL，對任何SDoH提及進行微調，以及Flan-T5 XXL，對不良SDoH提及進行微調。合成數據提高了性能，尤其對較小的模型。這些模型在零次和少次訓練情況下優於ChatGPT模型，並在添加種族/族裔和性別描述詞時表現較少偏見。這些模型識別出比ICD-10代碼更多具有不良SDoH的病人，突顯了它們在改善有關SDoH的真實世界證據並識別需要支持的病人方面的潛力。 PubMed DOI

社會健康決定因素（SDoH）對健康影響很大，其中住房穩定性至關重要。電子健康記錄（EHRs）中包含有用的SDoH資訊，但常為非結構化，需要透過自然語言處理（NLP）進行分析。新的NLP技術如GPT-4能有效辨識住房不穩定性，雖然在偵測上有高召回率，但精確度較低。LLMs提供擴展且成本效益高的解決方案，同時召回率也較高。結合LLMs和人工審查可提高數據分析效率，支持醫療系統提供更主動的病人護理。 PubMed DOI

研究專注於從電子健康記錄中提取社會健康決定因素，以改善健康公平。研究建立跨機構數據集，開發分類模型，包括大型語言模型，從不同醫療機構的臨床註釋中檢測SDoH因素。研究發現不同病人群、註釋類型和醫院有不同的SDoH記錄實踐和標籤分佈。LLM在辨識SDoH因素方面表現最佳，但在跨數據集泛化上仍有挑戰。為促進合作，研究提供了PhysioNet存儲庫上的註釋數據集和模型訪問權。 PubMed DOI

這項研究強調在醫療照護中評估健康社會決定因素（SDoH）的重要性，以改善病患照護並縮小健康差距。研究探討了電子健康紀錄（EHRs）中SDoH數據不足的挑戰，主要因為缺乏標準化的診斷代碼。研究團隊使用大型語言模型（如BERT和RoBERTa）來分類無家可歸、食物不安全和家庭暴力等SDoH概念，並創建合成訓練數據集。結果顯示，這些模型能有效提取SDoH資訊，幫助醫療提供者識別高風險病患，進而實施針對性干預，支持減少健康差距的努力。 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

這篇評論探討自然語言處理（NLP）在心理健康研究中的應用，特別是文本數據集和社會健康決定因素（SDOH）的整合。研究分析了1,768項來自PubMed、Scopus和CINAHL Complete的研究，發現臨床數據（42.8%）和社交媒體數據（33.7%）最為常見。抑鬱症和自殺是主要議題，但SDOH因素被低估，只有少數研究提及。此外，超過一半的研究未說明數據集的可獲取性。評論建議未來研究應重視SDOH，並透過共享數據集來提升關注度。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如BERT和GPT的發展，推進了自然語言處理，特別是在心理健康支持方面。不過，這些模型在提供可靠的心理健康資訊上仍有疑慮。本次回顧將探討影響LLMs可信度的因素，重點在可靠性、可解釋性和倫理考量。 根據PRISMA-ScR指導原則，回顧將納入2019至2024年期間的相關研究，並由兩位獨立審查者進行數據篩選。系統性搜尋已完成，篩選階段進行中，數據提取預計在2024年11月初完成，綜合分析則在11月底前完成，結果將為實務工作者和政策制定者提供重要見解。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）對醫療領域的自然語言處理（NLP）影響深遠，近期的研究顯示，專為醫療文本設計的LLMs逐漸受到重視。這篇回顧分析了基於LLMs的生物醫學NLP，資料來源涵蓋多個學術平台，重點在醫學文獻、電子健康紀錄（EHRs）及社交媒體。雖然通用LLMs如GPT-4被廣泛使用，但針對特定應用的自訂LLMs趨勢上升。傳統模型在某些任務上仍優於新型LLMs，但後者在少量學習和生成任務中表現佳。未來研究需關注評估、偏見及公平性等議題。 PubMed DOI