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

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

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在分類與心理健康相關的電子健康紀錄（EHRs）術語的有效性，並與臨床專家的判斷進行比較。研究使用了來自美國50多家醫療機構的數據，分析了因心理健康問題入院的病人EHR。結果顯示，LLM與臨床醫生在術語的廣泛分類上達成高一致性（κ=0.77），但在具體的心理健康（κ=0.62）和身體健康術語（κ=0.69）上則較低，顯示出LLM的變異性。儘管如此，研究強調了LLM在自動化編碼和預測建模中的潛力。 PubMed DOI

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

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

這項研究探討利用人工智慧分析開放式語言回應，來增強青少年網路認知行為療法的心理健康評估。44名瑞典青少年在介入前後完成焦慮和憂鬱量表及三個開放式問題，研究發現語言分析能顯示心理健康的顯著改善，與傳統量表結果相似。這種方法不僅有效且準確，還能提供更深入的見解，解決傳統問卷的理解問題。研究建議將人工智慧語言分析整合進心理健康評估中，作為補充工具。 PubMed DOI

這項研究比較了ChatGPT-3.5、4和Google Gemini在辨識邊緣型人格障礙（BPD）症狀及對患者態度上的表現。結果發現，AI雖然較有同理心，但也帶有更多偏見，例如認為BPD較慢性、不信任患者，且有性別刻板印象（特別是Gemini對女性更負面）。研究呼籲在心理健康應用AI前，需提升透明度並納入專家參與訓練，以減少偏見。 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

這篇回顧分析36篇AI在心理健康照護的研究，發現AI工具多用於篩檢、治療輔助、監測等，像聊天機器人和語言模型。AI能提升就醫效率和參與度，也有助於症狀追蹤，但仍面臨偏見、隱私和整合等問題。文中提出「四大支柱」架構，強調AI應安全、有效且公平地應用於心理健康領域。 PubMed DOI