透過機器學習分析藥物使用者的文字，發現情緒變化與精神體驗有關。大型語言模型預測情緒，經臨床醫師驗證後微調，再用以預測生化和人口統計。分析藥物受體親和力與詞語使用，揭示重要受體體驗因素。結果顯示迷幻體驗與成癮、精神疾病體驗有區別。特定藥物如MDMA與「愛」、DMT與「神秘體驗」相關。機器學習可量化精神活性物質體驗，展現潛在特徵。 PubMed DOI

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

全球肥胖問題嚴重，影響公共衛生。GLP-1 RAs有助減重和降心血管風險。研究透過分析Reddit討論發現正面主題，但需注意副作用和藥物供應問題。 PubMed DOI

這項研究探討簡短書面回應的情感與抑鬱症狀變化的關係，招募了467名參與者，並使用PHQ-9評估抑鬱症狀。研究發現，人類評審和大型語言模型（如ChatGPT）的情感分析能有效預測三週內的抑鬱症狀變化，而語言查詢工具（LIWC）則無法。研究還指出，語言情感與當前情緒有關，但能獨立預測抑鬱症狀變化，顯示結合AI工具的情感分析可作為預測精神症狀的有效方法。 PubMed DOI

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

這項研究分析了2013年5月到2023年6月期間，Reddit上對胰高血糖素樣肽-1受體激動劑（GLP-1RAs）的討論，特別是2021年後的激增。研究人員從8,412位作者中找出14,390篇帖子，94%是在2021年後發表，與Google搜尋趨勢一致。透過AI，這些帖子被分類為30個主題，主要集中在糖尿病和肥胖的討論，情感分析顯示多為負面情緒。主要話題包括成功管理糖尿病和肥胖的故事、保險挑戰，以及對飲食和副作用的詢問，顯示社交媒體在塑造對GLP-1RAs看法中的重要性。 PubMed DOI

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

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

Lecanemab是一種針對早期阿茲海默症的抗澱粉樣蛋白藥物，於2023年7月獲得美國FDA全面批准，9月在日本也獲得批准。社交媒體上對此的反應褒貶不一，針對其療效、安全性和成本有不同看法。一項研究分析了批准後兩週內的日文X（前身為Twitter）和Facebook貼文，發現478篇中43.7%為負面，26.6%中立，29.7%正面。負面貼文主要關注藥物對社會的影響，醫療專業人士的負面印象更為明顯，顯示出針對性溝通和進一步研究的必要性。 PubMed DOI

這篇論文探討了一個智能藥物助手的開發，目的是透過個性化的藥物建議來改善抑鬱症治療。助手利用先進技術，如大型語言模型（LLMs），分析病人的病歷和健康狀況，提供更準確的建議。研究分析了40個需要精神科監測的案例，測試了十個LLMs，結果顯示商業模型GPT-4的表現優於開源模型Llama-3，顯示出在心理健康領域的顯著進步。 PubMed DOI