這項研究評估了OpenAI的AI對話工具ChatGPT在數據分析中的有效性，特別是探索性因素分析（EFA）。研究人員生成了不同條件下的模擬數據，並在兩次不同時間點使用ChatGPT-4進行分析，與R語言的結果進行比較。結果顯示，ChatGPT在計算任務上表現良好，尤其是KMO值和因素載荷的計算，但在確定多維結構時存在一些偏差。因此，研究人員在依賴AI進行決策時應保持謹慎。總體而言，ChatGPT在簡單計算任務上顯示出潛力。 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

這項初步研究探討了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，生成心理動力學報告的潛力，幫助個人更好理解自己。研究分為三個步驟： 1. **問卷開發**：參與者回答20個問題，探討人際關係困擾，包含14個GPT-4生成的問題及6個固定的父母關係問題。 2. **專家評估**：七位精神科教授評估AI生成報告的質量及幻覺風險，並與專家推論進行比較。 3. **參與者滿意度**：參與者用李克特量表評價報告的清晰度、洞察力等。 結果顯示，AI報告質量與專家相當，參與者滿意度高，顯示AI可成為心理動力學解釋的有價值工具。 PubMed DOI

這項研究強調中東和北非地區心理健康問題的上升，並促進相關研究的增加。研究人員利用ChatGPT-4開發AI模型，根據紐卡索-渥太華量表和賈達量表等標準進行評估。結果顯示，AI評估與人類評審者之間有中等到良好的一致性，且AI大幅縮短評估時間，每篇文章僅需1.4分鐘，而人類則需19.6分鐘。雖然AI在某些情況下會出現不準確的結果，但在專業知識輔助下，其效果會更佳。 PubMed DOI

這項研究探討利用人工智慧分析開放式語言回應，來增強青少年網路認知行為療法的心理健康評估。44名瑞典青少年在介入前後完成焦慮和憂鬱量表及三個開放式問題，研究發現語言分析能顯示心理健康的顯著改善，與傳統量表結果相似。這種方法不僅有效且準確，還能提供更深入的見解，解決傳統問卷的理解問題。研究建議將人工智慧語言分析整合進心理健康評估中，作為補充工具。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4生成的問卷在焦慮和憂鬱評估上的有效性，並與PHQ-9和GAD-7進行比較。新問卷GPT-PHQ-9和GPT-GAD-7在200名大學生中測試，結果顯示其可靠性可接受（Cronbach's α分別為0.75和0.76），且與已驗證工具一致性良好（ICC值為0.80和0.70）。研究發現中等相關性，憂鬱和焦慮的最佳截斷分數分別為9.5和6.5，顯示高敏感性和特異性。這些結果顯示ChatGPT-4調整的問卷值得在不同族群中進一步研究。 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

這項研究發現，ChatGPT-4在調整和執行常見的老年人心理健康問卷時，表現和傳統方法有中到高度的一致性與可靠性。顯示ChatGPT-4有機會成為心理健康評估的輔助工具，但還需要更多研究來驗證其廣泛應用的可行性。 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

這篇回顧分析36篇AI在心理健康照護的研究，發現AI工具多用於篩檢、治療輔助、監測等，像聊天機器人和語言模型。AI能提升就醫效率和參與度，也有助於症狀追蹤，但仍面臨偏見、隱私和整合等問題。文中提出「四大支柱」架構，強調AI應安全、有效且公平地應用於心理健康領域。 PubMed DOI