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

這項研究評估了治療性聊天機器人（如 Wysa 和 Youper）與通用語言模型（如 GPT-3.5、GPT-4 和 Gemini Pro）在處理認知偏誤和識別用戶情緒的效果。結果顯示，通用聊天機器人在糾正認知偏誤方面表現更佳，特別是 GPT-4 獲得最高分。通用機器人也在情緒識別上超越治療性機器人，顯示出後者在這方面的局限性。研究建議未來設計應提升情緒智力，並解決倫理問題，以確保人工智慧在心理健康支持上的有效性。 PubMed DOI

這項研究評估了針對青少年心理健康的對話代理（CAs）或聊天機器人的現狀。研究人員找到39篇相關的同行評審文章，發現許多CAs主要是基於專家知識設計，缺乏青少年的意見，且技術仍在早期階段，安全性不足。青少年使用者對CAs在討論敏感話題的可用性表示欣賞，但覺得內容有限。大部分研究未解決用戶數據的隱私問題。這項回顧強調了研究人員、青少年和專家的合作必要性，並呼籲在設計中重視隱私與安全。總體而言，仍需更多研究來驗證這些工具的有效性。 PubMed DOI

心理健康服務的可及性是全球性議題，需求日益增加。對話式人工智慧（AI）被視為潛在解決方案，但建立可靠的虛擬治療師仍具挑戰。本研究探討將AI整合進虛擬實境（VR）自我對話的優缺點，重點在用戶體驗及AI在自我反思和問題解決中的角色。經過兩年半的開發，我們進行了為期三個月的質性研究，結果顯示AI能改善參與者的思維過程，增強自我反思能力，並提升心理諮詢的效果。 PubMed DOI

這篇論文提出一個實用架構，把AI整合到數位心理健康治療，將治療分成五大部分：治療單元、決策者、敘事者、支持者和治療師。AI能個人化內容、調整治療流程、產生連貫敘事、提供自動化協助和互動治療，讓治療更有效、易擴展，也有助於提升治療品質和成效。 PubMed DOI

這篇系統性回顧發現，生成式AI像ChatGPT在心理健康領域有潛力，但目前在診斷、文化敏感度和情感互動上還有不少限制。多數研究評估方式較簡單，無法全面反映AI實力。使用者對信任度和情感連結也有疑慮。未來需要更進階的評估和長期研究，才能真正發揮AI在心理健康照護的價值。 PubMed DOI

這項研究發現，經過提示優化的AI聊天機器人（像Alice）在提供正確、準確和安全的健康資訊上，比標準版ChatGPT表現更好。不過，所有AI偶爾還是會出錯，所以只能當作輔助工具，不能取代醫療專業人員。未來若要廣泛應用，還需要持續改進並由人員監督。 PubMed DOI

這項研究發現，聊天機器人雖然能提供基本的情感支持和心理教育，但回應較制式，無法深入探討或安全處理危機。相較之下，治療師會引導來談者多說明，介入方式也更細緻。結論是，目前聊天機器人還不能取代專業心理健康照護，尤其遇到危機時更要小心使用。 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