這篇文章探討了人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在解決治療壓力和創傷相關問題的專業人員短缺方面的潛力。文章指出，LLMs能增強診斷評估、生成臨床筆記及提供治療支持。作者強調，克服在臨床環境中部署這些模型的挑戰很重要，包括確保AI系統的多元代表性，以避免護理資源的差異。此外，還需採用保護隱私的訓練方法，保障病人數據，同時利用公共數據集提升模型表現。 PubMed DOI

MindScape是一個創新的專案，專注於結合時間序列行為模式（如對話參與度、睡眠和位置）與大型語言模型（LLMs），以提升自我反思和福祉。最新研究論文介紹了MindScape情境日記應用程式的設計，透過LLMs和行為感測技術，提供個性化的日記提示，促進情感發展和自我反思。 論文還分享了一項針對大學生的初步用戶研究結果，並討論未來計畫，評估情境AI日記在提升校園福祉的效果。MindScape展現了行為智慧在AI領域的新應用，可能帶來新的進展。 PubMed DOI

可穿戴技術的發展帶來大量感測器數據，促進健康監測和個人化醫療，但也面臨數據複雜性和分析挑戰。近期，大型語言模型（如GPT-4和Llama）成為分析這些數據的新工具。本研究探討了利用這些模型進行人類活動識別的趨勢與挑戰，並分析了數據質量、計算需求、可解釋性及隱私等問題。透過案例研究，顯示LLMs在數據分析中的潛力，並建議未來研究應聚焦於預處理技術和跨學科合作。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在健康心理學中如何增強健康評估，旨在克服傳統統計和機器學習方法的限制。傳統方法因線性評分而準確性不足，而機器學習則在可解釋性和數據需求上有挑戰。研究提出的ScaleLLM利用LLMs的自然語言理解能力，提供健康量表的專家評估。實驗結果顯示，ScaleLLM在身心健康評估的準確性和可解釋性上都有所提升，成為該領域的一個有前景的工具。 PubMed DOI

學生的心理健康問題影響深遠，因此探索創新的預防和治療方法非常重要。大型多模態模型（LMMs），像是ChatGPT-4，對於精神疾病的預防、診斷和治療展現出希望。這些模型能提供醫學知識、情感支持，並減少污名化，鼓勵患者開放溝通，還能降低醫療成本，提高服務可及性。 不過，健康風險、安全性、幻覺及倫理問題等挑戰需被解決。未來應專注於制定使用指導方針、建立問責制和法律框架，並採用以人為本的方法，透過先進算法優化LMMs。解決這些挑戰將有助於改善學生心理健康，並促進全球可持續發展目標。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來識別青少年抑鬱症訪談中的心理治療結果。作者建立了一個編碼框架，能夠捕捉多樣的治療結果，並評估五個開源LLM的分類能力。實驗結果顯示，這些模型能有效分類31種結果，ROC曲線下面積得分在0.6到1.0之間，成功識別出友誼和學業表現等重要結果。研究強調了臨床數據的應用，顯示詳細編碼治療結果的可行性，並有助於量化重要結果。 PubMed DOI

大學學生常面臨心理健康問題，因此需要有效的介入措施來提升自我認知與福祉。MindScape推出了一種創新的AI驅動日記，結合行為數據與大型語言模型，提供個性化的日記體驗，旨在增進自我認知。 一項為期8週的研究顯示，20名大學生使用MindScape後，正向情感增加7%，負向情感減少11%，孤獨感降低6%，焦慮和憂鬱也顯著下降。參與者對AI生成的定制提示表示重視，這項研究為未來探索AI日記對心理健康的影響奠定基礎。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLM）如ChatGPT對研究生情感和心理健康的影響。透過對23名大學生的訪談，結果顯示雖然使用者欣賞這些AI工具的功能，但也面臨焦慮、依賴和對未來的悲觀等負面影響。研究指出，使用LLM的好處與情感成本並存，顯示對學生心理健康的影響具有「雙刃劍」的特性。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）為高中生提供個性化建議，以提升他們的福祉和學業表現。研究分析了12名學生的數據，包括Fitbit指標和學校表現，並針對每位學生生成建議。結果顯示，雖然建議通常清晰可行，但與學生個別數據的對應程度有所不同，顯示出改進空間。研究強調了LLMs在個性化支持的潛力，但也需進一步驗證和完善，未來應聚焦於介入研究及解決倫理和數據隱私問題。 PubMed DOI

這份報告探討了使用大型語言模型（LLMs）進行教育情感分析的初步結果。我們分析了學生報告中的質性描述，以評估他們對學業表現的情感狀態和態度。情感分析揭示了學生參與度的重要見解，並指出需要改進的地方。研究顯示，LLMs能有效分析文本數據，提供比傳統方法更深入的情感理解，顯示出在改善教育評估和干預方面的潛力。 PubMed DOI