討論了大型語言模型（LLMs）如GPT-4和Google的Gemini在支持心理治療方面的潛力。提出了將LLMs融入心理治療的方法，包括技術整合、應用範疇、發展建議。目標是透過LLMs提升心理保健的可及性和個人化治療，同時應對將人工智慧運用於臨床心理學的風險和挑戰。 PubMed DOI

人工智慧進步，如OpenAI的GPT-4，對語言任務很有幫助。研究評估GPT-4在預測心理健康危機上的表現，發現臨床醫師在主訴方面表現較佳，但加入自殺企圖歷史後，兩者表現都有改善。GPT-4有潛力匹敵臨床醫師，但仍需進一步測試，包括偏見檢查。LLMs可提升患者風險辨識，改善護理品質。 PubMed DOI

全球心理健康問題日益嚴重，現有的照護模式無法滿足需求。大型語言模型（LLMs）被視為解決方案，能在心理健康教育、評估和介入上提供幫助。本文回顧了LLMs的應用，並指出其潛在的正面影響與風險，強調需採取策略來降低風險。平衡心理健康支持的需求與LLMs的負責任開發至關重要，確保這些模型符合倫理標準，並讓有經驗的人參與開發，以減少傷害並增強其正面影響。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在精神科訪談中的應用，特別針對北韓脫北者的心理健康挑戰。研究目標是確認LLMs能否有效識別精神病症狀並總結壓力源。主要任務包括提取壓力源、識別症狀及總結訪談內容。結果顯示，使用GPT-4 Turbo模型後，73個記錄片段準確關聯精神病症狀，經微調後性能提升，平均準確率達0.82。LLMs生成的摘要在連貫性和相關性上得分高，顯示其在心理健康領域的潛力。 PubMed DOI

自殺是重要的公共健康議題，人工智慧的進步，特別是大型語言模型（LLMs），在自殺檢測和預防上有顯著貢獻。這篇綜述分析了2018年到2024年間的29項研究，探討像GPT、Llama和BERT等模型在自殺預防中的應用。研究顯示，這些模型在早期檢測和預測方面通常表現優於心理健康專業人士。儘管LLMs展現出拯救生命的潛力，但仍需解決倫理問題，並與心理健康專家合作。 PubMed DOI

自殺預防是全球健康的重要議題，每年約有80萬人因自殺而喪生。大型語言模型（LLMs）在數位服務中有助於自殺預防，但也帶來臨床與倫理挑戰。2024年2月的回顧研究分析了43項相關研究，發現大多數集中於自殺風險識別，並探討了LLMs在臨床應用中的潛力。研究指出，隱私和同意等倫理問題需特別注意，並強調多學科合作及高品質數據的重要性。生成性人工智慧的發展可能改善危機護理與教育，但需持續人類監督。 PubMed DOI

這項研究評估了四個大型語言模型（LLMs）在心理健康診斷和治療的能力，包括Gemini 2.0、Claude 3.5、ChatGPT-3.5和ChatGPT-4。主要發現顯示，ChatGPT-4在診斷憂鬱症和PTSD方面優於人類專業人士，但在複雜案例如早期精神分裂症的準確率僅55%。LLMs提供的治療建議較為多樣，但專業人士則偏好具體的精神科諮詢。總體來看，雖然LLMs能協助診斷和治療計畫，但在複雜情況下仍需專業監督。 PubMed DOI

這項研究評估了多種大型語言模型（LLMs）在心理健康預測任務中的表現，測試的模型包括Alpaca、FLAN-T5、GPT-3.5和GPT-4。研究探討了不同的提示技術，結果顯示指令微調能顯著提升模型能力，尤其是Mental-Alpaca和Mental-FLAN-T5在準確率上超越了GPT-3.5和GPT-4。此外，研究也強調了模型的推理能力及其在實際應用中的倫理問題與偏見考量。這些發現為改善LLM在心理健康領域的應用提供了指導。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1.5 Pro—在自殺意念反應評估的能力。結果顯示，這三個模型的反應評價普遍比專家自殺學者更適當，尤其是ChatGPT的評分差異最大。異常值分析發現，Gemini的偏差比例最高。整體來看，ChatGPT的表現相當於碩士級輔導員，Claude超過受訓心理健康專業人士，而Gemini則類似未受訓的學校工作人員。這顯示LLMs在評估反應時可能有偏向，但部分模型的表現已達到或超過專業水平。 PubMed DOI

這項研究發現，主流AI語言模型在評估退伍軍人自殺風險和治療建議上，表現常與專業人員不同，容易高估或低估風險，且各AI模型間差異大。雖然AI有時能與人類判斷一致，但治療建議不夠穩定，像ChatGPT-4o就全都建議住院。AI目前只能當輔助工具，不能取代專業判斷，臨床應用前還需要更多研究和專家監督。 PubMed DOI