心理疾病是全球健康的重要議題，生成式人工智慧（GAI）在提升心理健康護理上展現潛力，但相關研究仍有限。本次綜述回顧了2013至2023年的文獻，分析了144篇文章，找出六個GAI的主要應用，包括心理疾病檢測、諮詢支持等。大多數研究集中在治療和諮詢上，特定心理健康狀況的關注較少。雖然像ChatGPT的工具被廣泛使用，但其在心理疾病檢測的有效性仍需進一步研究。GAI應輔助專業人員，而非取代，並需重視倫理問題以解決心理健康護理的挑戰。 PubMed DOI

全球心理健康危機顯示出對可及且有效介入措施的需求，生成式AI聊天機器人如ChatGPT逐漸成為解決方案。針對十九位使用者的訪談研究顯示，他們在使用這些聊天機器人時感受到高參與感和正面效果，包括改善人際關係及從創傷中癒合。研究中識別出四個主題：情感避風港、洞察指導、連結的喜悅，以及AI與人類治療的比較。雖然有些主題與傳統聊天機器人相符，但生成式AI的特性也顯現出來。參與者呼籲改善安全措施及人性化的記憶能力，顯示生成式AI在心理健康支持上有潛力，但仍需進一步研究其安全性與有效性。 PubMed DOI

這項研究系統性回顧了生成式人工智慧在精神科和心理健康領域的應用，強調語言在診斷和治療中的重要性，並指出其潛力改變這個領域。研究人員從三個資料庫篩選出40篇主要在2023年發表的文章。結果顯示，雖然生成式人工智慧如ChatGPT在提升心理健康方面有潛力，但大多數研究集中於一般應用，特定心理疾病的探討較少，物質使用障礙是最常見的主題。儘管表現良好，仍需注意安全和倫理問題，未來研究應改善方法論透明度，並納入使用者意見。 PubMed DOI

這篇迷你評論探討生成式人工智慧（GAI）和大型語言模型在滿足學習者認知與情感需求的角色，並強調其實際應用與限制。文章分析了2019至2024年間的實證研究，特別是ChatGPT在教育中的應用。雖然GAI能透過互動學習增強學生參與感，但在促進批判性思維和維持回應準確性方面仍有挑戰，可能讓學習者感到困惑。此外，GAI在定制學習和提供情感支持上也不夠充分。評論呼籲改進教學策略，並對GAI的介入進行仔細評估，以避免對學習造成負面影響。 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

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

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