研究使用大型語言模型分析Reddit上有關自殺意念的討論，發現許多常見主題，像是社會脫節感、負擔感、絕望和創傷。在心理健康子版（包括r/SuicideWatch）的290萬篇帖子中進行分析，辨識出幸福感、尋求支持和痛苦程度等獨特語言維度。研究結果支持現有自殺理論，也符合心理健康疾病的診斷分類系統。這種方法有助於深入了解線上分享的情緒和經歷，並驗證完善心理健康理論。 PubMed DOI

人工智慧進步，如OpenAI的GPT-4，對語言任務很有幫助。研究評估GPT-4在預測心理健康危機上的表現，發現臨床醫師在主訴方面表現較佳，但加入自殺企圖歷史後，兩者表現都有改善。GPT-4有潛力匹敵臨床醫師，但仍需進一步測試，包括偏見檢查。LLMs可提升患者風險辨識，改善護理品質。 PubMed DOI

這篇論文探討了基於變壓器的模型，旨在檢測社交媒體上用戶生成內容中的抑鬱症狀。研究強調了解釋性的重要性，特別是對健康專業人員而言。作者提出兩種方法：一是將分類和解釋任務分開，二是整合到同一模型中。他們還利用對話型大型語言模型（LLMs）進行上下文學習和微調，生成的自然語言解釋與症狀相符，讓臨床醫生更易理解模型輸出。評估結果顯示，能在提供可解釋的解釋的同時，達到高分類性能。 PubMed DOI

這項研究強調了了解影響自殺預防熱線有效性的因素，特別是透過文字聊天服務的重要性。研究分析了6,903位求助者的聊天內容，並訓練機器學習模型來預測結果。結果顯示，輔導員的正面肯定和參與能顯著改善求助者的自我報告分數，而使用宏指令及過早結束聊天則會產生負面影響。研究強調需要引人入勝的溝通風格，並展示了機器學習在提升熱線互動分析的潛力。 PubMed DOI

本研究探討生成式人工智慧（GenAI）在自殺風險評估中的表現，特別是ChatGPT-3.5和ChatGPT-4。研究發現，過去的自殺嘗試對預測風險至關重要，且ChatGPT-4能識別性別差異，顯示男性風險較高，但兩者都未將年齡視為重要因素。結果顯示這些模型在評估自殺風險上有潛力，但因其局限性及現實情境的複雜性，應謹慎應用。 PubMed DOI

這項研究比較了三種不同版本的BERT模型和大型語言模型（LLMs）在檢測巴西葡萄牙語文本中的自殺意念的效果。數據集包含2,691句無自殺意念和1,097句有自殺意念的句子，經心理學家標註。結果顯示，Bing/GPT-4表現最佳，準確率達98%，其次是微調過的BERTimbau-Large（96%）和BERTimbau-Base（94%）。Bard最低，僅62%。雖然模型召回率高，但研究強調尚未在臨床環境驗證，使用時需謹慎。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來識別青少年抑鬱症訪談中的心理治療結果。作者建立了一個編碼框架，能夠捕捉多樣的治療結果，並評估五個開源LLM的分類能力。實驗結果顯示，這些模型能有效分類31種結果，ROC曲線下面積得分在0.6到1.0之間，成功識別出友誼和學業表現等重要結果。研究強調了臨床數據的應用，顯示詳細編碼治療結果的可行性，並有助於量化重要結果。 PubMed DOI

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

自殺預防是全球健康的重要議題，每年約有80萬人因自殺而喪生。大型語言模型（LLMs）在數位服務中有助於自殺預防，但也帶來臨床與倫理挑戰。2024年2月的回顧研究分析了43項相關研究，發現大多數集中於自殺風險識別，並探討了LLMs在臨床應用中的潛力。研究指出，隱私和同意等倫理問題需特別注意，並強調多學科合作及高品質數據的重要性。生成性人工智慧的發展可能改善危機護理與教育，但需持續人類監督。 PubMed DOI

這篇論文探討如何利用自然語言處理（NLP）評估青少年聊天輔導服務的滿意度。研究分析了2,609名年輕用戶的數據和約140,000條訊息，訓練了兩種分類器：極端梯度提升（XGBoost）和基於變壓器的模型。XGBoost的表現較佳，AUC得分為0.69，而Longformer為0.68。研究發現，認為諮詢有幫助的用戶通常表達滿意，而拒絕提供的練習則顯示無幫助。雖然預測性能中等，作者建議進行更多隨機試驗以評估服務改進的影響，並強調簡單模型與複雜模型比較的重要性。 PubMed DOI