這項研究探討了PDC30聊天機器人的開發與評估，這是一個專為失智症照顧者設計的生成式AI工具。它基於GPT-4o模型，提供根據《30天正向失智症照顧指南》的建議。與其他聊天機器人相比，PDC30在情感情境中提供了更具幫助性的回應。 在兩週的試用中，21位家庭照顧者覺得PDC30使用友好，建議易懂且有幫助，並表示高度滿意，願意推薦給他人。反饋分析顯示出有幫助性、可及性及對AI的正面態度轉變。整體而言，研究建議對話式AI能有效增強失智症照顧者的支持。 PubMed DOI

這項研究評估了治療性聊天機器人（如 Wysa 和 Youper）與通用語言模型（如 GPT-3.5、GPT-4 和 Gemini Pro）在處理認知偏誤和識別用戶情緒的效果。結果顯示，通用聊天機器人在糾正認知偏誤方面表現更佳，特別是 GPT-4 獲得最高分。通用機器人也在情緒識別上超越治療性機器人，顯示出後者在這方面的局限性。研究建議未來設計應提升情緒智力，並解決倫理問題，以確保人工智慧在心理健康支持上的有效性。 PubMed DOI

這項研究探討使用生成式AI聊天機器人為兒童及青少年癌症患者提供心理健康支持，因為他們常面臨心理挑戰和資源不足。研究開發了兩個由GPT-4驅動的聊天機器人，與患者進行自然對話。五名參與者在兩週內與聊天機器人互動，結果顯示四名參與者的焦慮和壓力顯著減少。所有參與者都表示對治療的動力增加，且80%分享了未曾與醫療提供者討論的擔憂。這項研究顯示AI聊天機器人能有效補充傳統心理健康服務，值得進一步探討。 PubMed DOI

最近利用全基因組檢測或腦部掃描來診斷自閉症的努力並未有明顯進展，經驗豐富的醫療專業人員的臨床直覺仍是最可靠的診斷方式。我們利用深度學習分析專家根據臨床報告的推理過程，訓練大型語言模型並微調超過4,000份健康記錄，以區分自閉症案例。研究顯示，DSM-5標準中最關鍵的診斷指標是刻板重複行為、特殊興趣和感知行為，這挑戰了目前對社交缺陷的重視，暗示診斷工具可能需修訂。 PubMed DOI

兒童與青少年的心理健康問題是全球重要議題，約50%在14歲前就已出現。儘管投入了資源，仍面臨供應不足、污名化及可及性等挑戰。這篇回顧探討對話式人工智慧（AI）在兒童心理健康的應用，顯示其在解決焦慮和憂鬱等問題上有潛力，能提供心理教育和技能練習。未來研究應聚焦於技術的適宜性、長期效果及公平性，並強調跨學科合作以滿足年輕人的心理健康需求。 PubMed DOI

心理健康服務的可及性是全球性議題，需求日益增加。對話式人工智慧（AI）被視為潛在解決方案，但建立可靠的虛擬治療師仍具挑戰。本研究探討將AI整合進虛擬實境（VR）自我對話的優缺點，重點在用戶體驗及AI在自我反思和問題解決中的角色。經過兩年半的開發，我們進行了為期三個月的質性研究，結果顯示AI能改善參與者的思維過程，增強自我反思能力，並提升心理諮詢的效果。 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

這項研究比較六種AI語言模型設計5歲兒童語言治療計畫的表現，發現AI產出的計畫品質從「需要改進」到「符合預期」都有。使用更結構化的提示能提升結果，但提供更多個案細節未必有幫助。每種AI工具各有優缺點，這些發現可作為語言治療師和教育人員負責任使用AI的參考。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT能給家長清楚又實用的ADHD行為訓練建議，但部分資料過時、內容也不夠深入。AI工具雖然能協助照顧者學習，但臨床應用前，建議再加強正確性和細節。 PubMed DOI

這項研究用大型語言模型（LLM）來自動辨識自閉症語言障礙的關鍵特徵，在零樣本情境下，表現比傳統方法好，敏感度和陽性預測值都提升超過10%。LLM能穩定偵測出十種重要語言特徵，顯示它有潛力成為協助自閉症診斷和個人化治療規劃的有效工具。 PubMed DOI