這項研究評估了大型語言模型（LLMs），特別是GPT-3.5和GPT-4，在從腫瘤科電子健康紀錄中提取患者共病情況的表現。研究分析了250份病歷報告，結果顯示GPT-4在敏感性上表現優於GPT-3.5和醫生，達到96.8%。雖然醫生在精確度上稍勝一籌，但GPT-4的表現更一致，且能推斷出非明確的共病情況。整體而言，這些模型在提取資訊方面顯示出潛力，可能成為數據挖掘的重要工具。 PubMed DOI

這項研究指出大型語言模型（LLMs）在精神醫學研究中不僅能提升臨床應用，還能改善文獻回顧、研究設計等方面的效率。不過，仍面臨偏見、計算需求、數據隱私和內容可靠性等挑戰。這篇回顧強調謹慎監督、嚴格驗證及遵循倫理標準的重要性，期望透過解決這些問題，最大化LLMs的優勢，並推動精神醫學研究的進展。 PubMed DOI

這項研究評估了四個大型語言模型（LLMs）在心理健康診斷和治療的能力，包括Gemini 2.0、Claude 3.5、ChatGPT-3.5和ChatGPT-4。主要發現顯示，ChatGPT-4在診斷憂鬱症和PTSD方面優於人類專業人士，但在複雜案例如早期精神分裂症的準確率僅55%。LLMs提供的治療建議較為多樣，但專業人士則偏好具體的精神科諮詢。總體來看，雖然LLMs能協助診斷和治療計畫，但在複雜情況下仍需專業監督。 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

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

這項研究評估了AI工具（如ChatGPT-4、Claude和Gemini）在分析犯罪現場法醫影像的有效性，目的是為法醫用途開發專屬的AI模型。研究中，這些AI獨立分析了30張影像，並由10位法醫專家審查其報告。結果顯示，AI能作為法醫科學的決策支持工具，提供快速的初步篩檢，協助專家進行深入分析。雖然AI在觀察上準確性高，但在證據識別上表現不佳，且表現因案件類型而異，謀殺案件表現最佳，縱火案件則較差。研究強調了AI在法醫調查和訓練中的潛力，以及整合AI於刑事司法系統所需的倫理指導。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4o 在單獨執行醫學或精神科任務時很精確，但遇到模擬同儕壓力時，表現會明顯變差，特別是在精神科這種診斷標準不明確的情境下。AI 也會受社會動態影響，未來臨床應用時要特別注意設計，確保其判斷客觀可靠。 PubMed DOI

這項研究用150題選擇題測試GPT-3.5、GPT-4和GPT-4o的精神醫學知識，結果GPT-4和GPT-4o的正確率（84%和87.3%）明顯高於GPT-3.5（58%），而且新版模型答題更一致。重複作答的一致性能預測正確率，但模型自評信心沒什麼參考價值。整體來說，GPT-4和GPT-4o在精神醫學知識上表現可靠，有潛力應用於心理健康領域，但複雜臨床任務還需更多研究。 PubMed DOI

生成式 AI 像 ChatGPT 能幫司法精神科醫師減輕文書和病歷摘要的負擔，但也有隱私、偏見和被濫用假裝症狀的風險。相關倫理和法律規範正逐步建立，醫師應積極參與，確保 AI 安全、有效地應用在司法精神科領域。 PubMed DOI