自殺是重要的公共健康議題，人工智慧的進步，特別是大型語言模型（LLMs），在自殺檢測和預防上有顯著貢獻。這篇綜述分析了2018年到2024年間的29項研究，探討像GPT、Llama和BERT等模型在自殺預防中的應用。研究顯示，這些模型在早期檢測和預測方面通常表現優於心理健康專業人士。儘管LLMs展現出拯救生命的潛力，但仍需解決倫理問題，並與心理健康專家合作。 PubMed DOI

這篇評論分析了大型語言模型（LLMs）在癌症研究中的應用，涵蓋2017至2024年間的相關文獻，共找到59篇文章，分為定量研究、聊天機器人研究及質性討論。研究顯示LLMs在自然語言處理上具優勢，並在臨床支持和數據管理中展現潛力。質性研究則探討風險與倫理問題。評論強調，雖然LLMs能提升癌症護理的數據分析和病患互動，但也需注意數據偏見和倫理挑戰，呼籲對其使用進行監管和持續評估，以確保負責任的應用。 PubMed DOI

這項研究指出大型語言模型（LLMs）在精神醫學研究中不僅能提升臨床應用，還能改善文獻回顧、研究設計等方面的效率。不過，仍面臨偏見、計算需求、數據隱私和內容可靠性等挑戰。這篇回顧強調謹慎監督、嚴格驗證及遵循倫理標準的重要性，期望透過解決這些問題，最大化LLMs的優勢，並推動精神醫學研究的進展。 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

安全規劃介入忠實度評估工具（SPIFR）是一個自動化工具，專門用來評估自殺風險管理的安全規劃介入（SPI）質量。它利用三個大型語言模型（LLMs）分析了266個去識別化的SPI，重點在於警示徵兆、內部應對策略、安全環境及生存理由。研究發現，LLaMA 3和o3-mini的表現優於GPT-4，並針對每個步驟提出了最佳評分系統。這顯示大型語言模型在提供臨床醫師即時且準確的反饋方面的潛力，有助於提升自殺預防策略的有效性。 PubMed DOI

大型語言模型在心理健康照護上有潛力，但目前研究方法不一、太依賴特定模型，證據還不夠支持單獨用LLMs治療。未來要有更嚴謹和標準的研究，才能安全有效地應用在臨床上。 PubMed DOI

這篇回顧整理了大型語言模型在心理健康領域的應用現況，發現LLMs主要用於心理疾病篩檢、治療支援和心理健康諮詢，特別聚焦在憂鬱症偵測和自殺風險預測。整體來說，LLMs在資訊分析和回應生成上表現優於傳統方法，但不同模型各有優缺點。未來應持續技術發展並重視倫理議題。 PubMed DOI

這項研究發現，大型語言模型和文字嵌入模型能從精神科病患的句子完成測驗中，準確辨識憂鬱症和自殺風險，尤其在分析自我概念相關內容時效果最好。最佳模型偵測憂鬱症的AUROC達0.841。雖然AI有潛力協助心理健康評估，但臨床應用前還需要更多改進和安全驗證。 PubMed DOI

這篇綜述整理了LLMs在醫療診斷的最新應用，像是疾病分類和醫學問答，特別以GPT-4和GPT-3.5為主。雖然在放射科、精神科等領域表現不錯，但還是有偏見、隱私和法規等問題。未來要加強驗證、減少偏見、提升可解釋性，並統一法規，才能讓LLMs更安全地應用在醫療上。 PubMed DOI

這項研究發現，像ChatGPT-4這類大型語言模型，能準確評估自殺新聞是否符合WHO指引，結果和人工審查者高度一致。代表AI有機會協助媒體負責任地報導自殺議題，能即時、大規模給記者回饋，對推動公共衛生很有幫助。 PubMed DOI