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人工智能+心理生理计算，赋能身心健康

泰然健康网
2024-12-26 00:18

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身心健康既是党和国家历来高度重视的民生问题，又是群众关切、社会关注的重大课题。近年来，我国人工智能技术及应用取得长足发展，在大模型、计算机视觉、语音识别、脑机接口等方面已经走在国际前列，引领科技潮流。人工智能+心理生理计算有望为服务国民心理健康提供便捷、高效和惠及公众的服务。人工智能+心理生理计算是人工智能技术在传统心理健康领域应用的新质生产力，具有典型的信息医学交叉内涵。人工智能服务于心理生理计算，涉及数据采集、数据预处理、模式识别和反馈干预等多个环节。

原文：《人工智能赋能心理健康》

作者 | 安徽大学计算机科学与技术学院吕钊胡世昂

将人工智能技术用于心理生理信号采集 个体心理生理信号包括脑电、语音、眼电、面部表情、脉搏、心电等多方面的内容。这些信号为评估个体精神状态提供了数据支持。结合柔性可穿戴电子设备（如脑环、手环等），同步采集个体血压、脉搏、心率、睡眠、运动、情绪变化多方面的信号逐渐成为现实。然而，在个体处于特殊运动状态、躺卧姿势，外部环境动态变化时，多模数据采集存在较大的不稳定性。人工智能技术有助于实现数据高效智能采集,智能化修复残缺的数据，如脑电数据修复，获得的数据构成了个体全面的心理健康档案。此外，人工智能技术还能有效捕获个体的互联网、社交行为数据，后期可开展心理行为和轨迹分析。人工智能与区块链、云计算等技术结合可以采集、存储、计算涉及心理生理状态的海量多源异构数据。

将人工智能技术用于心理健康数据表征 心理生理信号具有复杂、异质、微弱、动态变化的特点，对数据降噪、特征表示具有较高的要求。以脑电为例，脑电信号具有非线性、非高斯、非平稳等特性，脑电的噪声消除尚缺少可靠的有效方法。如何提取出与个体心理健康相关联的信息成为人工智能数据分析技术的关键所在。从个体采集的多模数据，借助物联网、普适计算、卫星通信技术，将个体数据实时同步至云端，借助心理健康大语言模型、智能计算与信号处理技术，获取心理生理关键表征特征。基于语音、脑电的情感计算取得快速发展，已经可以较为准确地计算个体的情感状态。大语言模型能分析大量数据，生成高度准确和可信的文本内容，对心理健康评估具有独特优势，特别是能建立起个体主诉、定性描述、客观量化、疾病类别之间的映射关系。

以人工智能技术重构心理健康画像 心理健康画像就像是一幅描绘个体心理健康状况的详细地图，包含个体信息、行为习惯、脑神经信号、语音等方面的内容。丰富的心理生理数据包含着与个体身心健康直接相关的画像信息，心理健康画像隐藏在多模态数据的高维空间中。从海量复杂的心理生理数据中构建健康画像，相当于多模态融合心理情感计算的问题。健康画像将以多模态数据+连续时间轴呈现个体的心理健康信息。利用知识图谱、预训练模型、注意力机制等算法实现细粒度学习和精准表示，有助于构建更加准确的心理画像。人工智能借助机器学习、深度神经网络技术，还能根据个体长期的情绪、语言等数据波动，开展精神疾病早期预测。

以人工智能技术干预心理问题 深入挖掘解读心理健康画像的价值，及早预警潜在的心理健康风险。结合个体生活习惯，人工智能技术提供精准的干预策略，提醒个体采取行动，及早消除风险，重获心理健康。利用基于因果关系的认知事理图谱和策略驱动的心理语言大模型，采用生成式人工智能对话进行智能心理咨询。心理语言大模型是人工智能领域的创新进展，能够处理复杂语言结构、语义和上下文信息，且具有良好的性能和泛化能力。基于解释水平理论、情绪对话模型和心理咨询技术，人工智能可以逐渐代替专家开展心理咨询。自然语言处理与情感识别相结合，人工智能与用户实时对话，提供情感支持和调节服务。借助元宇宙、虚拟现实、数字孪生、脑机接口等技术，人工智能产品借助智能App、可穿戴设备和人形机器人等产品，能进行更好的人机情感交互，提供个性化心理健康干预服务，如数字化催眠、数字神经康复训练、虚拟运动康复等。

万物互联的世界和人工智能日新月异，诸多新技术的突破有助于结合心理生理数据发挥更重要的作用。推进人工智能新技术的应用，有利于积极守护青少年健康成长和应对人口老龄化，提高生命满意度，促进百姓安居乐业、家庭幸福和社会和谐。同时，我们应注意到人工智能存在的隐私泄露、算法偏见、信任缺失、人机分歧等问题，加强人工智能法律治理和伦理管制，才能有效实现人工智能赋能心理健康。最终，让可靠可信、安全向善的人工智能生态贯穿心理健康领域评估测量、预防监测、预防诊断、康复管理和干预的全流程。