研究探討大型語言模型如ChatGPT是否能從社群媒體貼文推斷人格特質，結果顯示模型可準確推斷大五人格特質，尤其對女性和年輕人更準確。這種能力或許讓心理評估更普及，但也引發隱私和監管疑慮。 PubMed DOI

這項研究探討了使用GPT-3.5語言模型，從MIMIC-III數據集中提取有關煙草、酒精和藥物使用的資訊，特別是病人出院摘要。研究強調了解行為因素對改善健康結果的重要性。雖然傳統自然語言處理方法面臨挑戰，但大型語言模型顯示出潛力。研究採用零樣本和少樣本學習技術，結果顯示零樣本學習在提取藥物使用提及方面有效，而少樣本學習則在評估使用狀態上表現更佳，雖然精確度有所下降。這強調了AI在電子健康紀錄中的應用潛力，有助於提升病人護理的個性化與有效性。 PubMed DOI

這項研究探討生成性大型語言模型（LLMs）在分析公共健康相關社交媒體內容的可行性，特別是疫苗言論。研究發現，LLMs通常能有效識別人類專家所關注的主題，且錯誤信息出現率較低。雖然LLMs的分析深度不及人類專家，但專家認為其生成的主題仍然合理且相關。總體來看，LLMs在處理健康相關社交媒體內容方面展現出顯著潛力，未來可能有助於公共健康策略的制定與社區關注的理解。 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

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在分析社交媒體貼文，評估公眾對疫苗接種態度的應用。研究人員比較了不同LLMs的表現，包括GPT模型和開源替代品，並與基於規則的情感分析工具進行對比。結果顯示，使用表現最佳的LLMs進行少量提示能獲得最佳效果，而其他方法則有較高的誤分類風險。研究強調LLMs在公共衛生領域的潛力，建議將其納入公共衛生監測，以提升對健康政策公眾意見的評估能力。 PubMed DOI

這項研究分析大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4 Turbo，對加熱煙草產品（HTPs）相關社交媒體訊息的情感分析效果。研究分析了1,000則訊息，結果顯示GPT-3.5在Facebook的準確率為61.2%，Twitter為57%；而GPT-4 Turbo則在Facebook達到81.7%，Twitter為77%。即使只用三個回應，GPT-4 Turbo的準確率也可達99%。研究指出，LLMs在分析HTPs討論情感上有效，但不同情感類別的準確性差異可能會影響整體結果，未來需進一步探討。 PubMed DOI

安全規劃介入忠實度評估工具（SPIFR）是一個自動化工具，專門用來評估自殺風險管理的安全規劃介入（SPI）質量。它利用三個大型語言模型（LLMs）分析了266個去識別化的SPI，重點在於警示徵兆、內部應對策略、安全環境及生存理由。研究發現，LLaMA 3和o3-mini的表現優於GPT-4，並針對每個步驟提出了最佳評分系統。這顯示大型語言模型在提供臨床醫師即時且準確的反饋方面的潛力，有助於提升自殺預防策略的有效性。 PubMed DOI

這項初步研究測試用GPT-4打造的聊天機器人MICA，運用動機式晤談技巧協助18到25歲年輕人討論酒精使用。結果顯示MICA安全無虞，經調整後MI技巧表現更好，使用者也覺得很方便。MICA能有效促進行為改變的討論，但還需要更大規模的研究來確認對飲酒行為的實際影響。 PubMed DOI

這項研究比較四款主流大型語言模型在回答肝硬化相關問題的表現。結果顯示，Gemini 的資訊品質最佳，ChatGPT 的正確率最高。所有模型的答案都需要大學程度閱讀能力，但簡化複雜內容的能力不錯。整體來說，這些模型在提供肝硬化健康資訊上表現良好，但品質、可讀性和正確性仍有差異，未來還需進一步改進。 PubMed DOI

這項研究比較三款AI語言模型在判斷Reddit心理困擾貼文緊急程度的表現，發現它們都容易高估風險，但GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的結果較接近臨床醫師，GPT-4o表現最好。雖然AI有潛力協助心理健康分級，但還是需要專業人員把關。 PubMed DOI