近日，北京大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院彭玉佳實(shí)驗(yàn)室在Current Opinion in Behavioral Sciences雜志上發(fā)表了題為“Artificial intelligence in mental health: innovations brought by artificial intelligence techniques in stress detection and interventions of building resilience”的綜述文章。該研究系統(tǒng)探討了人工智能（Artificial Intelligence AI）技術(shù)在心理健康領(lǐng)域，尤其是在壓力相關(guān)問題的檢測和個(gè)性化干預(yù)中的革命性應(yīng)用。

近年來，人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展正深刻改變著心理健康領(lǐng)域，尤其是在壓力相關(guān)問題的檢測與評估中展現(xiàn)出巨大潛力。傳統(tǒng)的壓力檢測方式，如問卷和生理指標(biāo)，存在主觀性、成本高、效率低等問題。經(jīng)典干預(yù)方法雖有效，但缺乏個(gè)性化，難以監(jiān)控進(jìn)展，并無法提供即時(shí)支持，有限的資源也限制了提供長期支持的可能性。

針對這些挑戰(zhàn)，本研究綜述了AI技術(shù)與心理健康的整合，聚焦于AI在壓力檢測和篩查方面的潛力，為上述挑戰(zhàn)提供了新的視角。大量研究表明，AI通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合生理、行為和環(huán)境數(shù)據(jù)，能夠有效評估并預(yù)測與壓力相關(guān)的心理問題。通過監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)和大語言模型(Large language models, LLM)等技術(shù)，AI能夠分析壓力和焦慮的生物標(biāo)志物，精確識(shí)別個(gè)體的心理健康問題。這些算法可以在大規(guī)模人群中實(shí)現(xiàn)早期發(fā)現(xiàn)，為及時(shí)干預(yù)奠定基礎(chǔ)。

基于AI技術(shù)在壓力檢測中的精準(zhǔn)性，研究進(jìn)一步綜述了AI驅(qū)動(dòng)的壓力干預(yù)技術(shù)。傳統(tǒng)的壓力管理和增強(qiáng)心理韌性的方法，如認(rèn)知行為療法和正念療法，雖然有效，但耗時(shí)耗力，且對個(gè)體差異考慮不足。AI技術(shù)可通過減少人工工作負(fù)擔(dān)、提高咨詢資源的利用效率，尤其能夠?yàn)橘Y源有限地區(qū)的人群提供更多支持。此外，傳統(tǒng)干預(yù)依賴主觀報(bào)告，難以精準(zhǔn)評估神經(jīng)生物學(xué)機(jī)制，而AI能通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和個(gè)性化預(yù)測，更精準(zhǔn)地定制干預(yù)措施。因此，本綜述提出兩個(gè)主要方向：AI大語言模型（LLM）用于對話式的心理治療干預(yù)，以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解碼神經(jīng)反饋（Decoded Neurofeedback , DecNef）用于神經(jīng)調(diào)節(jié)干預(yù)。

本綜述提出，AI大語言模型真正融入心理治療需要“人工智慧”，如要求AI具備理解情感的能力和嵌入的價(jià)值體系，使其能夠自我糾正、考慮倫理道德，分享人類的社會(huì)價(jià)值觀和社會(huì)規(guī)范。本研究也綜述了通過解碼神經(jīng)反饋進(jìn)行個(gè)性化訓(xùn)練的前景，即這種技術(shù)能夠通過分析個(gè)體大腦的神經(jīng)活動(dòng)，幫助個(gè)體構(gòu)建應(yīng)對壓力的心理韌性，從而揭示干預(yù)的神經(jīng)生物學(xué)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)評估和個(gè)性化干預(yù)。


圖1. 人工智能在自動(dòng)化壓力檢測和個(gè)性化壓力干預(yù)中的應(yīng)用。（頂部）通過從面部表情、對話和神經(jīng)信號(hào)中提取的多模態(tài)特征，監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）提取生化指標(biāo)、情緒狀態(tài)和心理狀態(tài)的特征，進(jìn)而預(yù)測個(gè)體的心理狀態(tài)。大語言模型（LLM）通過日?；谖谋镜膶υ挻龠M(jìn)壓力檢測。（底部）此外，基于個(gè)體特征，人工智能通過支持自然語言處理的心理治療和針對神經(jīng)調(diào)控的解碼神經(jīng)反饋（DecNef）促進(jìn)個(gè)性化的壓力干預(yù)。

總結(jié)而言，本研究綜述了壓力和心理韌性領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)，評估了AI技術(shù)在該領(lǐng)域?qū)嶋H應(yīng)用中的有效性，并詳細(xì)討論了其在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中面臨的主要挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展前景。該綜述認(rèn)為，AI技術(shù)正在推動(dòng)心理健康領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型，突破了傳統(tǒng)的評估和治療方式，為個(gè)性化、精準(zhǔn)化的心理健康評估與干預(yù)提供了全新思路。

彭玉佳研究員和劉峰為該文章的通訊作者，博士后鞠芊芊為論文的第二作者。該研究為AI在心理健康中的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)和未來發(fā)展方向，同時(shí)也為應(yīng)對心理健康領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)提出了創(chuàng)新性的解決方案。

論文鏈接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352154624001037

引用

Liu, F., Ju, Q., Zheng, Q., & Peng, Y. (2024). Artificial intelligence in mental health: innovations brought by artificial intelligence techniques in stress detection and interventions of building resilience. Current Opinion in Behavioral Sciences, 60, 101452. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2024.101452

2024-10-08