這項研究探討了不同人工智慧模型在精神醫學診斷的表現，包括GPT-3.5、GPT-4、Aya和Nemotron。由於病人主觀報告的影響，準確診斷常常困難。研究使用20個DSM-5的臨床案例，結果顯示GPT-3.5和GPT-4在準確性和推理上優於其他模型，尤其在診斷精神病和雙相情感障礙方面表現突出，但在某些情況下則不佳。研究建議，人工智慧有潛力改善精神科診斷，但其他模型需進一步改進，未來應擴展數據集以增強診斷能力。 PubMed DOI

將AI，特別是ChatGPT 4.0，整合進醫療流程中，尤其在撰寫出院摘要方面，顯示出提升醫療效率和品質的潛力。出院摘要是總結病人住院情況的重要文件，對精神科診所的分析顯示其需求多樣。本研究評估臨床人員與AI生成摘要的品質差異，並由四位主治醫師盲評。結果顯示，AI生成的摘要在效率、連貫性和資訊結構上優於人員撰寫，但仍需進一步研究以提升其準確性和可靠性。 PubMed DOI

這項研究比較了ChatGPT-4生成的精神科出院摘要與住院醫師撰寫的摘要質量。研究結果顯示，人類撰寫的摘要在整體質量上明顯優於AI生成的，平均評分分別為3.78和3.12。人類摘要在大多數評估項目中表現更佳，且評分者偏好人類版本。AI摘要在40%的案例中出現幻覺，且內容錯誤率較高。雖然AI生成的摘要在簡潔性和正式性上有一定表現，但仍需改進，未來可作為醫生修訂的參考。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在精神科訪談中的應用，特別針對北韓脫北者的心理健康挑戰。研究目標是確認LLMs能否有效識別精神病症狀並總結壓力源。主要任務包括提取壓力源、識別症狀及總結訪談內容。結果顯示，使用GPT-4 Turbo模型後，73個記錄片段準確關聯精神病症狀，經微調後性能提升，平均準確率達0.82。LLMs生成的摘要在連貫性和相關性上得分高，顯示其在心理健康領域的潛力。 PubMed DOI

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