《BMC Psychiatry》：Evaluating the agreement between ChatGPT-4 and validated questionnaires in screening for anxiety and depression in college students: a cross-sectional study
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为探究人工智能在心理健康筛查中的应用，研究人员开展 “评估 ChatGPT-4 与有效问卷在大学生焦虑抑郁筛查中的一致性” 研究。结果显示，ChatGPT-4 改编问卷与有效问卷一致性良好。这为大学生心理健康筛查提供新途径，具有重要意义。
在当今数字化时代，人工智能（AI）技术飞速发展，ChatGPT 作为大型语言模型（LLMs）的代表，在多个领域展现出巨大潜力。在医疗健康领域，它也开始崭露头角，尤其是在医学问卷的开发和应用方面。传统的心理健康评估问卷虽广泛应用，但存在 “一刀切” 的局限，在不同文化和人群中的有效性受限。而且，针对大学生这一特定群体，专门用于筛查焦虑和抑郁的量表较少，然而大学生中焦虑和抑郁问题却较为普遍，早期识别和干预至关重要。在此背景下，为了探索更精准、个性化的心理健康评估方法，湖北中医药大学护理学院等机构的研究人员开展了一项关于评估
ChatGPT-4 与有效问卷在大学生焦虑和抑郁筛查中一致性的研究 。该研究成果发表在《BMC Psychiatry》上，为心理健康评估领域带来了新的思路和方向。
研究人员采用了多种关键技术方法。在问卷开发上，以广泛用于筛查焦虑和抑郁的患者健康问卷 9 项（PHQ-9）和广泛性焦虑障碍 7 项量表（GAD-7）为基础，借助 ChatGPT-4 生成结构化访谈问卷，分别命名为 GPT-PHQ-9 和 GPT-GAD-7。在数据处理与分析阶段，运用 RStudio 2023.12 软件进行统计分析，通过 Spearman 相关分析、组内相关系数（ICC）、尤登指数（Youden’s index）、受试者工作特征曲线（ROC）和布兰德 - 奥特曼图（Bland–Altman plots）等方法，评估 ChatGPT-4 改编问卷与传统有效问卷得分的一致性 。研究样本来自中国两所大学的 200 名大学生。
研究结果如下：
人口统计学和问卷结果 ：共招募 200 名大学生，平均年龄 21.07 岁，女性占 67.50%。所有学生均能独立完成问卷。GPT-PHQ-9、PHQ-9、GPT-GAD-7、GAD-7 问卷的中位数及相关数据表明学生的焦虑和抑郁水平多处于较低程度 。相关性测量 ：Spearman 相关分析显示，ChatGPT 问卷与有效问卷总分呈中度正相关，其中与 PHQ-9 的斯皮尔曼相关系数（Spearman’s rho）为 0.63（p<0.05），与 GAD-7 的为 0.68（p<0.001），但 ChatGPT 问卷部分项目与有效问卷未呈现显著相关性，且与 PHQ-9 的相关性强于 GAD-7 。信度测量 ：GPT-PHQ-9 的 Cronbach’s α 为 0.75，GPT-GAD-7 的为 0.76，表明内部一致性可接受。PHQ-9 的 ICC 为 0.80（95% CI：0.73 - 0.85；p<0.001），一致性良好；GAD-7 的 ICC 为 0.70（95% CI：0.60 - 0.77；p<0.001），一致性中等 。效度测量 ：ROC 曲线分析确定，GPT-PHQ-9 检测抑郁症状的最佳截断点为 9.5，敏感性为 96.17%，特异性为 88.23%，曲线下面积（AUC）为 95.85%（95% CI：0.927 - 0.989，p<0.001）；GPT-GAD 识别焦虑症状的最佳截断点为 6.5，敏感性为 77.54%，特异性为 84.61%，AUC 为 85.82%（95% CI：0.765 - 0.952，p<0.001） 。一致性分析 ：Bland–Altman 分析表明，PHQ-9 和 GAD-7 在 95% 水平上一致性不足，不可互换。GPT-PHQ-9 与 PHQ-9、GPT-GAD-7 与 GAD-7 之间存在轻微正偏差，且 95% 一致性界限较宽，说明两者存在一定变异性 。
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