最近生成式人工智慧的進展，特別是像ChatGPT這類工具，顯示出在醫療保健中提升決策支持、教育和病人參與的潛力。不過，必須進行徹底評估以確保其臨床使用的可靠性和安全性。2023年的一項回顧分析了41篇學術研究，強調了ChatGPT在醫學領域的有效性，並指出其表現因專科和語言環境而異。雖然展現了潛力，但仍需克服一些挑戰。總體而言，持續改進對於成功整合至醫療保健至關重要，以改善病人護理結果。 PubMed DOI

這項系統性回顧分析了137篇經過同行評審的研究，探討生成式人工智慧聊天機器人在健康建議上的表現。結果顯示，研究報告標準差異大，主要集中在外科、醫學和基層醫療。大部分研究針對治療、診斷或疾病預防，但幾乎全數（99.3%）使用的都是無法訪問的封閉源碼大型語言模型，且對其特徵描述不足。此外，多數研究未提及提示工程，只有少數討論倫理、法規及病人安全。這些結果顯示需改善報告標準，建議開發聊天機器人評估報告工具（CHART），以提升臨床評估與整合的效果。 PubMed DOI

這篇評論指出ChatGPT在數位心理健康介入中的角色不斷演變，特別是在臨床心理學領域。隨著2023年和2024年的進步，GPT-3.5和GPT-4.0在解讀情感、識別憂鬱症及處理治療啟動因素上展現了有效性。研究顯示，對話式人工智慧能減少心理健康照護中的障礙，如污名化和可及性問題。不過，評論也提醒我們要謹慎，因為不同模型的熟練度各異，整合人工智慧進心理健康實務中既有潛力也面臨挑戰。 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

這項研究比較了ChatGPT-3.5、4和Google Gemini在辨識邊緣型人格障礙（BPD）症狀及對患者態度上的表現。結果發現，AI雖然較有同理心，但也帶有更多偏見，例如認為BPD較慢性、不信任患者，且有性別刻板印象（特別是Gemini對女性更負面）。研究呼籲在心理健康應用AI前，需提升透明度並納入專家參與訓練，以減少偏見。 PubMed DOI

大型語言模型在心理健康照護上有潛力，但目前研究方法不一、太依賴特定模型，證據還不夠支持單獨用LLMs治療。未來要有更嚴謹和標準的研究，才能安全有效地應用在臨床上。 PubMed DOI

這篇回顧整理了17篇關於ChatGPT在醫療應用的研究，發現它在病患照護、臨床決策和醫學教育上有潛力，應用範圍廣泛。不過，目前多數研究品質普通，且在倫理、法律和準確性上還有疑慮。未來需要更完善的指引和政策，才能確保安全可靠地使用。 PubMed DOI

快速整理10篇2022年後生成式AI在數位健康領域的研究，發現系統類型分為ChatGPT、客製化和專屬開發三種。各研究的使用者體驗、評估方式和結果都不太一樣。未來還需要更多研究，才能確保生成式AI在醫療上真的好用、值得信任，並有效提升醫療品質。 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

AI心理健康聊天機器人發展很快，但因缺乏監管和評估，安全性和有效性引發疑慮。文章建議建立標準化評估框架，強調倫理、循證、對話品質和安全。實施上有挑戰，如評估複雜對話和專家監督。作者呼籲開發者優先考量使用者安全，並讓消費者參與評估。 PubMed DOI