利用大型语言模型的能力，本研究结合人工智能和人类洞察力创建了一个详尽的情感支持对话数据集，通过递归生成方法，优化了情感支持机器人，为情感支持领域的进一步研究和实施铺平了道路。

Aug, 2023

当代社交媒体领域中，用户表达负面情绪的数量惊人，其中一部分表现为强烈的自杀意向。因此，需要训练有素的心理咨询师进行有效的心理干预。然而，这些专业人员的培养通常是一项重要但耗时的任务，因此，调动非专业人员或志愿者在这方面的能力成为一个紧迫的问题。这篇论文介绍了一种基于大型语言模型构建的新模型，完全协助非专业人员在在线用户对话中提供心理干预。该框架使得以有意义的方式利用非专业心理咨询师的能力成为可能。通过对十名专业心理咨询师的综合研究，评估了该系统在五个关键维度上的效果。研究结果证实我们的系统能够相对准确地分析患者的问题并提供专业水平的策略建议，从而增强非专业人员的支持。这项研究为大型语言模型在心理学领域的应用提供了有力的验证，并为基于社区的心理健康支持奠定了基础。

Aug, 2023

MindfulDiary是一个移动日记应用程序，整合了一个大型语言模型，帮助精神科患者通过对话记录每天的经历，它可以在临床设置中提供技术可行性和整合的潜力。

Oct, 2023

近年来，大型语言模型（LLM）在数字精神健康工具设计、开发和实施领域展示了潜在的机遇和风险，我们提出了四个应用领域，包括对需要关怀的个体的求助行为、社区关怀提供、机构和医疗关怀提供，以及更大规模的社会关怀生态系统，并思考了LLM技术如何提升心理健康。本文的发现有助于未来研究、倡导和监管工作，以创建更负责任、用户友好、公平和安全的基于LLM的精神健康治疗和干预工具。

Nov, 2023

通过对来自不同国家背景的21位个体进行访谈，我们调查了使用LLM聊天机器人进行心理健康支持的人们的亲身经历，并对用户如何为他们的聊天机器人创造独特的支持角色、填补日常护理的空白以及在寻求聊天机器人支持时如何应对相关的文化限制进行了分析。我们将分析基于心理治疗文献中有效支持的概念，并介绍了治疗性对齐的概念，即将人工智能与心理健康背景下的治疗价值对齐。我们的研究为设计师如何以道德且有效的方式应对LLM聊天机器人和其他人工智能心理健康支持工具在心理健康护理中的使用提供了建议。

Jan, 2024

这篇研究报告介绍了一个包含用户与基于GPT-4的对话代理交互数据的数据集，用于探索行为改变的相关话题。该数据集提供了对话数据、用户语言分析、认知度量以及对基于大型语言模型生成的文本的用户反馈，可为基于真实交互设计此类系统提供有价值的见解。

Jan, 2024

通过分析1252个通话记录和对九名用户进行访谈，我们研究了具有长期记忆功能的大型语言模型驱动的语音聊天机器人CareCall。我们发现长期记忆提高了健康信息披露并通过提供熟悉感改善了用户对聊天机器人的看法。然而，我们也观察到长期记忆对于促进自我披露存在挑战，特别是在涉及慢性疾病和隐私问题时。针对公共卫生监测，我们讨论了在大型语言模型驱动的聊天机器人中整合长期记忆的注意事项，包括在公共卫生目标下谨慎决定需要记住的主题。

Feb, 2024

总结和概括了大型语言模型（LLMs）在心理健康领域的应用，包括早期筛查、数字干预和其他临床应用领域的强项、限制、挑战和机遇，并指出了LLMs在心理健康问题检测和个性化医疗方面的有效性，同时也提出了关于文本一致性、幻觉内容和缺乏伦理框架的风险以及LLMs作为创新临床工具的进一步研究和发展的必要性，强调LLMs应该是专业心理健康服务的补充而非替代。

Feb, 2024

通过四个案例研究展示了大型语言模型在医疗保健中的应用，包括分析 Reddit 上的心理健康讨论、为老年人进行认知参与开发个性化聊天机器人、总结医疗对话数据集和设计 AI 助力病患参与系统。同时讨论了在医疗保健环境中引入大型语言模型的道德考虑、最佳实践和指南。

Jun, 2024

本文研究了大型语言模型（LLMs）在心理健康护理中的应用，评估其在人类参与者中的有效性及临床适用性。研究发现，尽管LLMs在扩展心理健康护理服务方面具有潜力，但多数研究方法不标准，并且缺乏对隐私、安全和公平性的深入探索，表明需要更严格的评估和伦理监督以确保其安全有效地整合入临床实践。

Aug, 2024