近日，腦客中國科研直播第219期線上分享落下帷幕。本場直播邀請哈爾濱工業大學計算學部趙妍妍教授，圍繞大語言模型與心理健康計算的交叉研究展開完整分享，整場分享圍繞心理智能評估、AI 精準干預、數字模擬與機器心理學、落地產品等多個板塊，內容聚焦AI技術落地心理服務的前沿實踐，兼具學術參考與行業落地價值。                          

長期以來，趙教授深耕自然語言處理與大模型方向，近年持續深耕AI +心理學跨學科研究。她指出當下心理健康領域現實難題：國內心理問題人群基數大，青少年抑郁風險突出，但大眾就診意愿不足，僅不到三成家長能在孩子心理求助初期及時就醫，行業供需缺口顯著。依托現有政策支持，團隊五年研究形成完整閉環體系，整體工作分為三大核心主線：心理狀態智能評估、心理問題精準干預、心理過程數字模擬，同時延伸機器心理學前沿探索，并落地兩套成熟產品，致力于打造安全、普惠的AI心理輔助工具。

心理狀態智能評估

傳統心理量表依賴主觀填寫，易受瞬時情緒、隱瞞心理干擾，存在滯后、失真問題。趙教授團隊依托AI技術實現長期、客觀心理風險量化篩查，落地三類技術方案：

社交媒體發帖歷史到心理量表的自動化評估。依托用戶長期社交平臺原生發帖內容，建立與心理量表條目自動映射模型，挖掘隱蔽心理風險信號。純數據驅動模型F值約60%，加入量表引導機制后指標約提升10個百分點，可劃分用戶心理風險等級。

交互式預問診抑郁診斷量表自動填充。設計類醫生剝洋蔥式共情問診機器人，在患者候診階段完成前置評估。AI先共情安撫，再依據量表邏輯遞進提問，自動生成抑郁、自殺風險分值與病情摘要，同步給臨床醫師，縮短線下問診時長，模型效果優于通用大模型。

多模態早期抑郁預警檢測。音視頻多模態抑郁早期預警數據集，總結抑郁人群穩定視聽行為特征，可提前數月捕捉潛在心理風險，數據集已開放全球科研使用。

心理問題精準干預

AI適配流程標準化的心理治療體系，趙教授團隊主要依托認知行為療法（CBT）開展干預模型研發，配套目標導向的焦點解決療法，產出三項落地性較強的研究成果：

中文認知扭曲自動識別。趙教授團隊提出第一個刻畫日常用戶的潛在認知模式的中文數據集，劃分六大類認知扭曲樣本。模型可在對話中識別過度泛化、非黑即白、標簽化等認知偏差，同步給出客觀表述修正方案并引導用戶自我覺察；數據顯示抑郁癥、PTSD人群認知扭曲出現概率顯著高于普通人群，兩類病癥扭曲類型存在一定差異。

細粒度認知策略調控模型。設計情緒驗證、共情表達、積極肯定等8類干預策略，策略鏈優化算法利用蒙特卡洛樹搜索，動態匹配用戶情緒場景輸出對應疏導話術，在全量微調、高效微調場景下均能提升干預效果。

長程心理干預對話模型。區別于現有單輪對話心理模型，構建長程心理咨詢數據集，為每位來訪者建立可迭代記憶畫像，分會話設置分層干預目標（建立信任、識別負面認知、習得干預技能、預防復發）。基于PANAS量表驗證，隨咨詢輪次增加，模型可穩步提升用戶積極情緒、降低消極情緒，小規模試點驗證方案有效。

心理過程數字模擬

模仿來訪者數字系統

基于真實臨床案例搭建500余類差異化來訪者數字模型，聯合十余位心理咨詢專家閉環迭代優化，從關系建立、共情、策略使用多維度打分校準。當前模型在情感聯結、認知共情表現良好，但在咨詢目標、促進改變、情感共情層面仍存在優化空間。

機器心理學

為2023年新興交叉方向，將心理學實驗范式用于大模型研究，目標打造情緒穩定、認知正確、行為合規的健康AI。研究發現：焦慮誘導后的大模型偏見顯著上升；積極提示可提升復雜任務性能最高10%；同時團隊針對角色化大模型安全問題完成專項研究，平衡角色個性化與內容安全邊界。

巧板與巧環

基于上述基礎研究，趙教授團隊推出兩套面向不同人群的完整系統：

巧板：面向普通中小學生群體和家長、教師群體的日常共情對話陪伴系統，主打個性化角色對話、情緒疏導、安全內容管控等；

巧環：面向輕度心理疾病的青少年與咨詢師初期培訓的心理咨詢系統，覆蓋多模態篩查、共情問診、長期陪伴全流程，重點強化本地隱私存儲機制。

對于后續研究方向，團隊將聚焦四件核心工作：文音視行多模態融合長期預警分析、統一心理評估框架搭建、心理對話隱私風險治理與監測、前瞻臨床研究落地驗證。

整場分享清晰展現計算機與心理學跨學科融合的落地路徑。趙教授提出，單純依靠單一學科難以打造適配大眾需求的心理AI工具，唯有雙向深度合作，才能研發有溫度、高可靠的智能系統，用技術拓寬心理健康服務覆蓋范圍、守護大眾心理福祉。

以上為本期直播部分內容，觀看本期及往期完整視頻內容可掃描下方二維碼觀看。

掃描二維碼

觀看完整視頻