這項研究探討生成式人工智慧（GenAI），特別是ChatGPT和Bard，在數位健康介入中對文本數據質性分析的影響。研究分析了40條針對HIV患者的SMS提醒，發現GenAI與人類編碼者的主題一致性為71%，但在演繹分析中，ChatGPT降至50%，Bard為58%。雖然GenAI能顯著縮短分析時間至20分鐘，但在人類編碼者在細緻主題識別上表現更佳。研究建議結合人類洞察與AI效率，以提升質性研究的效果，並強調未來需關注AI使用的倫理問題。 PubMed DOI

這項研究比較了三層級的分診協議，包括分診護士、急診醫師和人工智慧模型（ChatGPT、Gemini 和 Pi），在2024年4月1日至4月7日於一所三級醫療機構的急診部門進行，分析了500名病人的數據。結果顯示，只有23.8%的病人獲得一致分類，分診護士對6.4%的病人過度分診，且人工智慧模型的分診不足率偏高，特別是ChatGPT在黃碼和紅碼病人中分診不足達26.5%和42.6%。結論指出，急診環境中不應僅依賴人工智慧進行分診。 PubMed DOI

這項研究探討了緊急情境中的分診決策，對比醫療專業人員與人工智慧（AI）模型的表現。研究發現，醫療人員的準確率（30.7%）高於AI模型（25.5%），顯示人類專業知識在分診中仍然更可靠。研究涉及50個虛擬病人情境，參與者使用土耳其衛生部的顏色編碼系統進行分類。雖然AI能快速分析數據，但在此情境下表現不如人類。作者建議結合AI與人類專業知識，以提升分診系統的效率。 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

這項研究探討了人工智慧，特別是ChatGPT，如何與人類編碼結合，分析LGBTQ+患者的醫療經驗反饋。研究者希望透過這種混合方法，找出關鍵主題，如肯定性護理、醫療提供者的教育及溝通挑戰。雖然ChatGPT加速了編碼過程，但人類監督仍然對維持數據的完整性和上下文準確性非常重要。這種創新方法不僅提升了對患者反饋的分析，還提供了改善患者與醫療提供者互動的寶貴見解，並且是首個在此背景下結合AI與人類分析的研究。 PubMed DOI

本研究探討人工智慧（AI）輔助的心理社會介入現狀，分析2007至2024年間在Web of Science發表的207篇文章。主要發表來源為*Journal of Medical Internet Research*，美國在研究活動中表現突出。研究主題包括*機器學習*、*心理健康*、*認知行為療法*及*個性化*，自2020年以來對AI驅動療法的興趣逐漸上升，特別是像ChatGPT的工具。這顯示未來心理健康照護將更個性化與創新，並強調了進一步研究的必要性。 PubMed DOI

隨著全球人口老化，長期及急性後期照護系統面臨重大挑戰，特別是在提供老年人優質照護方面。健康資訊科技被視為解決方案，但在LTPAC環境中整合科技仍有許多障礙。2024年6月的國際老年人照護創新與科技高峰會中，47位專家進行了研究，透過討論小組收集質性數據，並使用人為編碼和AI分析。結果顯示科技障礙、倫理考量及病人中心照護的重要性。這項研究強調了持續探索科技在老年人照護中的應用及改善照護品質的必要性。 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，ChatGPT在心理諮詢上的專業度、同理心和人性化表現，跟人類諮商師差不多。不過，AI還是能被辨識出來，主要差異在語境、句子結構和情感表達。研究也提醒要注意透明度、隱私和倫理問題。總結來說，ChatGPT有潛力協助心理健康，但還有不少實務和倫理挑戰要解決。 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