這項研究比較了多種情感分析方法，包括手動編碼、自然語言處理工具（VADER、TEXT2DATA、LIWC-22）和ChatGPT 4.0，針對有關鴉片類藥物危機的YouTube評論進行分析。研究發現，LIWC-22在估算負面情感方面表現優異，而VADER在分類負面評論上最佳。自然語言處理工具與手動編碼的一致性一般，ChatGPT 4.0表現較差。建議使用VADER和LIWC-22來分析不平衡數據集，特別是負面情緒的情況下。 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

Lecanemab是一種針對早期阿茲海默症的抗澱粉樣蛋白藥物，2023年獲得美國FDA和日本批准。一項研究分析了478則來自X和Facebook的社交媒體貼文，探討公眾對此藥物的看法。結果顯示，43.7%的貼文為負面，26.6%中立，29.7%正面，對社會意義的擔憂是負面情緒的主要原因。研究強調了針對性溝通及進一步研究抗澱粉樣蛋白療法的重要性。 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

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

這項研究發現，頂尖聊天機器人在難治型憂鬱症治療建議上，和專業指引高度一致，但有明顯偏誤，像是過度推薦某些藥物、低估其他選項。顯示AI有潛力協助精神醫療，但也有風險，建議多用幾種模型來降低偏誤、提升可靠性。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在回答抗憂鬱劑相關問題時，正確率跟有經驗的精神科醫師一樣高，回答也比較精簡，易讀性差不多。不過，醫師的說明還是比較清楚。雖然ChatGPT-4o有潛力協助病人衛教，但臨床專業還是不可取代的。 PubMed DOI

這項研究用YouTube留言分析鴉片類藥物混用經驗，並分辨正負面影響。團隊運用GPT-3.5 Turbo等AI技術，準確辨識高風險用藥和過量風險，F1-score高達0.95，優於傳統方法。結果顯示，AI分析社群媒體有助於更了解鴉片危機，並提升介入策略效果。 PubMed DOI

這項研究分析2022-2024年美國Facebook上近6萬則GLP-1減重藥物貼文，發現副作用討論在FDA核准、媒體報導、名人代言等重大事件後會激增。最常被提到的是腸胃道副作用，特定藥物如Mounjaro、Zepbound、tirzepatide也有各自常見的副作用。研究指出，社群媒體有助於及早發現和追蹤藥物副作用，對病人照護和政策很有幫助。 PubMed DOI