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

大型語言模型如ChatGPT正在改變臨床研究，提升內容創作及數據分析的能力。不過，將這些工具融入學術寫作仍面臨挑戰。本文探討在臨床研究中使用AI的實用策略，並考量倫理問題。強調安全有效使用生成式AI的例子，並指出確保AI結果在學術上可靠的重要性。雖然AI能簡化重複性任務，但無法取代作者的批判性分析。仔細審查AI生成的文本，確保與作者見解一致，並解決抄襲檢測及倫理使用的挑戰。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）將對法醫精神醫學帶來重大影響，既有機會也有挑戰。特別是有可能有人利用AI，如ChatGPT，來學習和模擬精神病症狀，尤其在瘋狂辯護的情況下。一項研究顯示，ChatGPT 3.5能理解精神病症狀並提供實用建議，可能被用來操控心理健康系統以謀取私利。這提醒法醫精神科醫師需了解AI的發展及其對偽病評估的影響，儘管目前技術仍有局限。 PubMed DOI

生成式人工智慧和大型語言模型（LLMs），如GPT-4，對臨床醫學和認知心理學影響深遠。這些模型在理解和生成語言方面表現優異，能改善臨床決策和心理諮詢。雖然LLMs在類比推理和隱喻理解上表現良好，但在因果推理和複雜規劃上仍有挑戰。本文探討LLMs的認知能力及其在心理測試中的表現，並討論其在認知心理學和精神醫學的應用、限制及倫理考量，強調進一步研究的重要性，以釋放其潛力。 PubMed DOI

生成式 AI 工具像 ChatGPT，雖然能提升學術寫作效率，但也帶來抄襲、虛構內容和假文獻等問題。醫療模擬領域目前缺乏明確的 AI 使用倫理規範。本文整理出版商看法、潛在風險，並提出三種合乎倫理的 AI 寫作方式及四項指導原則，協助學者維持誠信與品質。 PubMed DOI

這篇論文探討生成式AI如何結合神經科學和生理學，推動精神醫學發展。AI能協助資料分析、實驗設計、臨床支援，還有助於發現新生物標記和建構症狀模型。作者強調AI與神經科學互相促進，但也提醒要注意數據品質、隱私和資源限制，建議在精神健康照護中審慎運用AI。 PubMed DOI

生成式AI像ChatGPT，已經在心臟科協助衛教、簡化資訊和提升行政效率。不過，目前還無法解讀影像，且有錯誤資訊和偏見的風險。未來若能結合語言和影像分析，診斷會更精準，但仍需嚴格監督和倫理規範，確保安全有效。 PubMed DOI

生成式AI像ChatGPT未來可協助醫療文件處理，減輕醫師行政負擔並提升紀錄標準化。不過，這也帶來偏見、臨床判斷影響、醫病關係改變等倫理疑慮，且出錯時責任歸屬不明。建議應主動告知病人、醫師審查AI草稿、訂定規範及錯誤通報機制，並強化多元訓練資料與醫學教育。 PubMed DOI

這篇文章討論生成式 AI（像 ChatGPT）在澳紐精神科醫師訓練的應用，包含學員選拔和評量。雖然 AI 有助提升效率，但在病患資料的倫理和隱私上仍有限制。RANZCP 應調整評量方式，因為完全禁止 AI 並不實際。隨著 AI 快速進步，訓練內容也要持續更新，才能跟上潮流。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4o能有效從法醫精神科報告中擷取並摘要臨床與非臨床資訊，雖然整合關鍵細節仍有困難，但顯示AI有助於半自動化資料整理，未來有望推動大型研究資料庫的建立。 PubMed DOI