生成式人工智慧（genAI）在提升醫療保健方面潛力巨大，特別是心理健康護理，因為美國專業人員短缺。針對自殺相關查詢，我們評估了五個genAI工具的回應質量。結果顯示，79%的回應是支持性的，但只有24%提供危機熱線號碼，僅4%包含基於證據的干預資訊。雖然有害內容出現頻率不高，但開發者應在提供必要的心理健康資訊與降低風險之間取得平衡，確保心理健康的平等應成為優先事項。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GenAI）在心理健康領域展現出重要潛力，能提供個人化的照護與危機預測，但其使用需謹慎考量倫理問題。這期專題專注於GenAI的負責任應用，探討情感識別、治療會議摘要等能力，並強調心理健康數據的敏感性及驗證的重要性。貢獻者指出需解決偏見、透明度等問題，確保AI輔助照護符合倫理。專題提出最佳實踐與監管方法，主張GenAI應輔助人類同理心，而非取代，強調各界合作的重要性。 PubMed DOI

生成式人工智慧，特別是大型語言模型，正逐漸在生物醫學領域中普及，應用於文本處理任務如分類和資訊擷取。文章強調這些模型的主要功能是生成非結構化文本，並回顧歷史及現有的文本生成方法，討論評估技術。臨床應用方面，這些模型能創建高品質的臨床筆記和合成文本，但也提到潛在風險，如過度自信和偏見可能造成的傷害。 PubMed DOI

人工智慧（AI）將對許多工作產生重大影響，特別是在醫療保健領域，尤其是癌症治療。雖然AI在診斷和放射腫瘤學中展現潛力，但仍需證據證明其臨床有效性。支持者強調人類監督的重要性，然而過度依賴AI可能導致技能退化。生成式AI的進展擴大了應用範圍，但需進行獨立研究以驗證效果。算法醫學應像新藥一樣受到重視，並需確保數據集的多樣性。此外，教育計畫和倫理考量也必須跟上，以確保病人護理的質量。 PubMed DOI

AI在醫療越來越常見，但不少人對AI的認識還停留在聊天機器人，忽略了它的複雜性和潛在偏見。AI雖能幫忙行政和臨床決策，但必須經過嚴格驗證，確保準確和公平。AI應該輔助醫師，而非取代，導入時也要謹慎負責，避免誤用或過度信任。 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

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

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

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

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