洪宝治：人工智能在心理健康服务中的应用探究

人工智能在心理健康服务中的应用探究

洪宝治

（该文章于2022年12月发表于《人工智能与数据合规及应用》）

　　摘要：针对人工智能和心理健康服务之间的关系进行系统分析，深入探讨心理健康服务中应用人工智能的一系列问题。现阶段，不仅数据收集、建立模型以及数据分析领域大规模应用人工智能技术，在心理健康教育及心理干预方面也有所涉猎，并且能够发挥缓解医疗压力、以及减少污名化的作用，同时能够适用于特殊时期，可以在一定程度上增加人类对精神疾病的认识。

　　关键词：人工智能；心理健康服务；应用探究

　　跟随国内教育信息化不断推进，人工智能技术(Artificial Intelligence，AI)也获得较大发展，并在各个领域中得到良好的应用空间，尤其在心理健康领域，国内个别小学已经在心理健康服务中引进人工智能服务，通过智能传感技术、大数据分析、图像及语音识别等技术，及时发现学生心理问题，并制定有效的干预措施，为解决当前阶段学生心理健康做出较大贡献，为建设智慧校园及保障学生心理健康提供重要支持。

　　1、人工智能心理咨询的理论与技术

　　1.1人工智能心理咨询相关理论

　　人工智能心理咨询依托智能机器人或者对话系统针对不同用户开展心理咨询服务，赋予人工机器人心理咨询功能，通过与用户对话产生心理咨询内容。所以，人工智能服务于心理咨询时需要技术与理论基础相结合[1]。由理论层面来讲，现阶段人工智能心理咨询相关理论需要在常规心理理论向智能化心理咨询范围拓展的基础上构建而成，不仅包含解释水平理论，同时是在Hill助人理论基础上形成的情绪对话模型。

　　1.2人工智能心理咨询技术

　　人工智能心理咨询，建立在人工智能技术所涉及的人工神经网络、模拟识别以及机器学习等相关技术基础上，针对用户行为线索进行深入分析，并建立分析模型，从而有效判断用户心理特征[2]。人工智能心理咨询可以利用模式识别功能，在用户通过肢体动作表达时将所识别的肢体信息转换成计算机语言，为信息分析环节提供充足的信息基础；人工神经网络会将所有咨询的历史案例集中在一起，通过机器学习所积累的心理问题机理，在用户咨询过程中主动探索现存数据中的相关规律。

　　2、人工智能在心理健康服务中的应用

　　2.1多样化心理健康数据的收集

　　2.1.1感官数据

　　感官数据来源于心率传感器以及身体活动传感器，同时可以通过其他移动应用程序获取相关信息，从而对个体精神状态、认知能力、情感感知及行为能力进行动态评估。生态瞬时评估就是利用智能手机或者智能手表等数据收集工具在自然环境中实时收集相关信息，其中包含用户情绪状态、心肺功能、组织氧合、运动模式以及汗液分析等，通过收集生物标志物并针对相关数据进行分析，能够及时判断用户精神障碍，并给予科学干预。

　　2.1.2社交媒体数据

　　世界范围内的社交网络用户几乎超过30亿，为临床医疗及相关研究提供重要的信息基础。随着网络技术的广泛应用，社交媒体已经深入人们日常生活，用户习惯通过社交媒体展现他们的生活细节及体验，同时实现了在线互动。社交媒体平台囊括了大众情感经历及思想动态等相关信息，因此能够为心理健康监测提供丰富的数据支持。

　　2.1.3设施数据

　　设施数据主要来源于健康信息系统采集到的电子健康记录，并且可能通过动物模型及遗传学收集相关信息，不管心理健康干预能否实现数字化，临床医护人员及卫生机构均会针对患者信息进行采集和记录[3]。当前阶段，电子健康记录已经普及，因此为心理健康干预的数字化发展起到促进作用，不仅涉及人口统计及用药记录等常规记录，同时包含临床笔记、头部磁共振数据以及基因组DNA序列等非常规化西信息。探索此类异质类数据能够为精神疾病的临床诊断与预防提供重要根据，同时可以用于疾病监测。

　　2.2复杂心理健康数据的处理

　　2.2.1精神障碍的诊断

　　现阶段，精神障碍分类系统区分及诊断精神障碍时，通常将核心症状作为主要根据，从而忽视了精神障碍伴随的异质性、实质性以及多因素性特征，人工智能技术能够为精神障碍临床诊断提供重要支持，可以再脱离传统诊断系统的情况下回避定义性问题。跟随声学分析及计算机技术的广泛应用，精神障碍者的发音特征已经受到广泛关注，利用语音判断精神疾病的过程简单便捷、价格低廉，因此受到患者一致认可。

　　2.2.2 建立心理预测模型

　　现阶段，数据挖掘技术受到人们广泛关注，不仅应用于自然科学领域，同时在医疗、电信以及金融服务等方面获得良好的应用空间，利用数据挖掘有用模型，不仅可以分析现阶段的行为，同时具有预测未来结果的作用。

　　2.2.3自杀风险的预测

　　精神障碍者自杀行为不仅困扰家庭成员，同时可能对其所处社区造成负面影响，若能及时发现自杀倾向，能够对自杀行为起到一定预防作用。现阶段，人工智能在自杀行为识别及预防方面已经有所应用，并获得一定的效果，此系统能够早期识别危险信号，并向人类咨询师推送需要紧急关注的案例，由于预测的准确性使其受到大众广泛认可[4]。比如，曾有学者通过机器学习算法在海量推文中有效辨别存在自杀倾向的推文内容，准确率高达80%左右。相关学者通过分析自杀影响因素，发现长期夜间使用手机的青少年更容易出现精神问题，乃至产生自杀倾向。

　　2.3 心理干预与治疗领域

　　2.3.1生活化的心理健康干预

　　生态瞬时干预可以通过患者生活细节及自然环境，以对话的方式进行治疗，在患者日常生活中融入心理干预相关措施，主要特征便是能够在临床医生不参与互动的情况下实时为患者提供治疗；对于症状管理及药物依从性来讲，一般可应用瞬时提醒功能；生态瞬时干预具有一定复杂性，将过去一段时间最近的结果作为根据，通过算法对干预系统进行优化升级。

　　2.3.2 心理治疗技术

　　人工智能应用于心理治疗层面时，通常被归纳到数字干预行列。跟随网络技术及智能技术的广泛应用，人工智能能够使用户体验得到改善，为用户提供针对性心理健康服务，认知行为疗法作为数字心理健康干预方式之一，虽然需要依托互联网，但也受到相关领域广泛关注，并随着研究的不断深入获得良好的应用空间[5]。通过研究对比发现，超过1/3的使用者临床症状已经得到较大改善。

　　2.4其他心理健康领域应用

　　2.4.1数字远程心理健康服务

　　数字远程医疗服务的应用途径多种多样，诸如移动医疗设备、视频会议以及远程监控等，并且在大规模灾害性事件中得到广泛应用。对于心理健康服务来讲，不仅帮助精神科医生和精神障碍患者开展远程会诊服务，同时可以为精神科医生开展多人会议和远程协作提供重要支持。

　　2.4.2 心理健康知识的普及

　　大众思想观念逐渐受到人工智能技术的影响，不仅为人类积累更多文化知识，同时在一定程度上提升大众教育水平[6]。虽然人工智能技术本身对于教学不会产生任何影响，但可以作为教学工具应用于教师的教学活动中。比如，可以将个体需求作为根据，通过移动应用程序为其提供针对性心理健康服务，能够在一定程度上弥补面对面心理干预的不足。

　　3、结束语

　　人类心理健康是一项长期工程，在心理健康服务中融入人工智能技术，构建智慧心理服务模式，是心理健康服务未来发展的主要方向。现阶段，人工智能心理咨询服务仍属于前沿技术，身心检测的准确性及全面性有待提升，需要通过收集大量验证信息为技术升级提供数据支持，对于心理服务资源匮乏的地区及学校加强应用环境建设。为我国居民心理健康创造良好的基础。

　　参考文献

　　[1]姜巧玲,张琦.城市社区心理健康服务的线上与线下“双元结构”模式研究——基于“健康中国”的视角[J].长沙大学学报,2021,35(01):67-71+76.

　　[2]李薇,张珊珊,齐音,崔枫楠,张郢,张帆,张书皓,李丽娜.城镇化进程中留守妇女的幸福感对心理健康服务需求的影响:安慰寻求的中介作用[J].中国健康心理学杂志,2021,29(12):1761-1764.

　　[3]陈庆华,姚本先.民国时期心理健康服务的早期探索及当代启示[J].鲁东大学学报(哲学社会科学版),2022,39(06):70-76.

　　[4]王维丹,张人杰,王淑敏,徐松泉,丁娇儿,程康月.浙江省基层心理健康服务人员配置现状及公平性研究[J].中国农村卫生事业管理,2021,41(12):903-909.

　　[5]王一云.乡村振兴背景下加强乡村心理健康服务的问题与对策——基于上虞区55个乡村心理服务点的调研分析[J].农村经济与科技,2022,33(18):139-141.

　　[6]李志强.基于巩固脱贫攻坚成果的农村居民心理健康服务体系的构建[J].西昌学院学报(社会科学版),2021,33(03):51-55.