Using Large Language Models to Understand Suicidality in a Social Media-Based Taxonomy of Mental Health Disorders: Linguistic Analysis of Reddit Posts.
利用大型語言模型理解社交媒體中自殺意念的精神健康疾病分類：對Reddit帖子的語言分析。 JMIR Ment Health 2024-05-21

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

Using Large Language Models to Detect Depression From User-Generated Diary Text Data as a Novel Approach in Digital Mental Health Screening: Instrument Validation Study.
使用大型語言模型從用戶生成的日記文本數據中檢測抑鬱症：數位心理健康篩檢中的新方法及工具驗證研究。 J Med Internet Res 2024-09-18

抑鬱症對全球影響深遠，影響工作效率和殘疾率。雖然早期發現很重要，但現有的篩檢工具常缺乏客觀性。研究者正探索影像分析、血液標記及日記寫作等客觀指標。這項研究利用情感日記應用程式，評估91名參與者的日記文本，並使用GPT-3.5和GPT-4等大型語言模型進行抑鬱症檢測。結果顯示，微調後的GPT-3.5準確率達90.2%，顯示用戶生成的文本在臨床檢測抑鬱症上具潛力，未來可結合其他可測量指標進一步研究。 PubMed DOI

Exploring the efficacy and potential of large language models for depression: A systematic review.
探討大型語言模型在抑鬱症中的療效與潛力：系統性回顧。 J Affect Disord 2024-11-24

抑鬱症是全球重要的公共健康議題，雖然已有研究探討人工智慧在心理健康的應用，但針對大型語言模型（LLMs）的深入分析仍不多。本系統性回顧評估了LLMs在抑鬱症診斷與管理的有效性，並探討其在臨床環境中的整合潛力。從2018年到2024年，回顧了34項研究，發現像RoBERTa和BERT等模型在早期檢測和症狀分類上表現優異。不過，LLMs的臨床應用仍需解決數據隱私和倫理問題，才能安全有效地整合進醫療實務中。 PubMed DOI

Bridging the conversational gap in epilepsy: Using large language models to reveal insights into patient behavior and concerns from online discussions.
彌合癲癇對話的鴻溝：利用大型語言模型揭示在線討論中患者行為和關切的見解。 Epilepsia 2024-12-10

這項研究分析了Reddit上的癲癇社群，探討癲癇患者的經驗與關切。研究涵蓋了21,906名用戶的56,970則貼文，發現23個主題，如癲癇發作、藥物管理和情緒健康。主要發現包括：年輕用戶較關心污名化與情緒問題，年長用戶則專注於醫療治療；情緒困擾與自殺意念有關聯；物質使用與發作描述時間上相關。研究強調了解患者未被關注的問題，促進醫療溝通，並支持心理健康早期介入。 PubMed DOI

Using large language models to detect outcomes in qualitative studies of adolescent depression.
使用大型語言模型來檢測青少年憂鬱症質性研究中的結果。 J Am Med Inform Assoc 2024-12-11

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

MindScape Study: Integrating LLM and Behavioral Sensing for Personalized AI-Driven Journaling Experiences.
MindScape 研究：整合 LLM 和行為感測以實現個性化的 AI 驅動日記體驗。 Proc ACM Interact Mob Wearable Ubiquitous Technol 2024-12-12

大學學生常面臨心理健康問題，因此需要有效的介入措施來提升自我認知與福祉。MindScape推出了一種創新的AI驅動日記，結合行為數據與大型語言模型，提供個性化的日記體驗，旨在增進自我認知。一項為期8週的研究顯示，20名大學生使用MindScape後，正向情感增加7%，負向情感減少11%，孤獨感降低6%，焦慮和憂鬱也顯著下降。參與者對AI生成的定制提示表示重視，這項研究為未來探索AI日記對心理健康的影響奠定基礎。 PubMed DOI

Natural Language Processing and Social Determinants of Health in Mental Health Research: AI-Assisted Scoping Review.
心理健康研究中的自然語言處理與社會健康決定因素：AI輔助的範疇回顧。 JMIR Ment Health 2025-01-17

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

Current Practices and Perspectives of Artificial Intelligence in the Clinical Management of Eating Disorders: Insights From Clinicians and Community Participants.
臨床管理飲食失調中人工智慧的現行實踐與展望：來自臨床醫生和社區參與者的見解。 Int J Eat Disord 2025-01-20

將人工智慧（AI）應用於心理健康照護，特別是飲食失調方面，顯示出提升臨床流程及協助診斷的潛力。調查顯示，59%的臨床醫師已使用AI工具，但只有18%的社區參與者曾利用這些工具。雖然對AI的協助持開放態度，但對其整合的熱情較低，且對改善客戶結果的有效性擔憂普遍。大家一致認為，缺乏訓練的情況下使用AI存在風險，並且AI無法取代人類醫師的關係技巧。總體而言，對於AI的使用仍持謹慎態度。 PubMed DOI

An Explainable Artificial Intelligence Text Classifier for Suicidality Prediction in Youth Crisis Text Line Users: Development and Validation Study.
一個可解釋的人工智慧文本分類器，用於預測青少年危機文本線用戶的自殺風險：開發與驗證研究。 JMIR Public Health Surveill 2025-01-29

這項研究針對自殺這一公共衛生議題，運用機器學習模型來識別有風險的個體，特別針對14至25歲的青少年。研究使用德國危機熱線的數據，開發預測自殺意念和行為的方法，並與傳統文本分類進行比較。基於變壓器的模型表現優異，達到0.89的宏觀AUC，並成功識別與自殺風險相關的語言特徵。研究結果顯示，這些模型能有效輔助臨床決策，未來可探索多模態輸入及時間性因素。 PubMed DOI

Artificial Intelligence and Qualitative Analysis of Emergency Department Telemental Health Care Implementation Survey.
人工智慧與急診部門遠程心理健康護理實施調查的質性分析。 Telemed J E Health 2025-03-25

這項研究探討美國急診部門的遠程心理健康護理實施情況，並檢視人工智慧（AI）如何增強質性數據分析。279家急診部門的主任提供了改善建議，研究小組分別使用傳統方法和AI（ChatGPT 4.0）進行分析。主要發現包括：建議分為改善遠程心理健康護理和增強整體系統兩大類，特別是簡化獲取流程。AI在分析中表現出色，識別出人類分析師未捕捉的有效代碼，且75%的編碼結果一致。結論指出，美國急診部門在獲取遠程心理健康護理的及時性和效率上仍需顯著提升。 PubMed DOI

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