人工智能在高校心理問題自我診療及健康教育中的創新應用

鄧湘寧

(東北電力大學健康教育教研室，吉林 吉林 132012)

當代大學生承擔著越來越大的心理壓力，因此在高校做好對心理問題的預防、診斷及治療就顯得愈發重要。近日中央有關部門印發了《高等學校學生心理健康教育指導綱要》，進一步明確高校學生心理健康教育的總體思路和具體舉措。但當代大學生的心理健康教育仍存在著力度不夠強、方法不夠新、覆蓋不夠廣等問題。針對高校大學生群體心理健康教育及解決心理問題的模式和方法亟待推陳出新。

1 傳統高校心理健康教育的問題

面對高校學生心理問題及相關疾病泛濫的局面，傳統的高校心理健康教育顯現出諸多問題：①高校學生無法直面自身心理問題導致病情延誤。②我國高校心理教育機構及心理問題診療部門醫師專業性較差，診療方法老舊、覆蓋面較小，總體力量單薄。因此，運用更加先進的診療方法、優化診療過程、強化診療力量，更大力度地推廣心理問題在高校中的診療就顯得尤為重要。

2 針對高校心理問題的智能診療系統

面對高校心理問題診療所面臨的困境，結合心理問題的自查、自診及自我治療過程，本研究推出了一款針對整個閉環的人工智能診療系統。該系統依托計算機軟件、個人計算機終端及服務器，實現患者遠程自測、師生遠程溝通、病情康復論壇等功能的貫穿與連接，主要包含健康評估模塊、自我診療模塊、治療疏導模塊、追蹤治療模塊、復查評估模塊。

2.1 健康評估模塊

此模塊為心理問題診療系統的起始模塊，初步篩查心理問題。作為在校大學生患者，在意識到自身癥狀后，首先要進行在線健康評估，通過校內網連接客戶端進行匿名狀態的健康狀態線上評估測試。評估以測評表的形式進行，其內容以目前業界較為認可的癥狀自評量表(SCL-90)為準，共90個評定項目[1]。系統會根據學生的答案，依照SCL-90表規定的計分方式，對其心理狀態進行打分和評估。結果為陰性，則系統認定該生具有較為健康的心理環境和健康狀態，告知該生其健康狀態良好并結束評估過程，退出系統；如結果為陽性，則系統認定其存在著一定程度的心理問題，會進入到下一模塊，即自我診斷模塊。

2.2 自我診斷模塊

此模塊承接健康評估模塊，為在初步篩查中存在心理問題的同學進行病情分析及確診。參照目前中國大學生常見的心理疾病，即抑郁癥、焦慮癥及其他精神性疾病，此模塊提供抑郁自評量表及焦慮自評量表測試，可對患者的抑郁水平及焦慮水平進行評估，最終得出患者的抑郁程度及焦慮程度。模塊同時提供明尼蘇達多項人格測驗，來訪者進行選填，可以更加確切地進行自我診斷[2]。

2.3 治療疏導模塊

自我診斷后，患者進入治療疏導模塊。此模塊依托人工智能技術，對患者的病情輸入進行快速分析，從病情病理介紹、診療方案推送、智能對話疏導三方面進行相對應的治療疏導。

(1)病情病理介紹:系統根據上一模塊的自我診斷輸入，為患者播放針對其病情的視頻介紹，讓其系統了解自身的病情病理。

(2)診療方案推送:治療方法多種多樣，其中包括行為認知治療、傾訴治療、音樂治療、運動治療、閱讀治療等。針對個體差異，運用不同的組合診療方法。

(3)智能對話疏導:此部分即運用人工智能技術，推出在線智能對話模塊，讓機器代替心理醫生，與患者進行一對一聊天、疏導，包括以下幾方面功能。

a.角色智能選擇：根據患者的基本信息，結合其病情診斷結果，為其匹配語料庫中專屬的對話角色。如針對焦慮癥患者匹配溫柔的中年女聲，感情受挫的抑郁癥患者匹配青年異性聲音等。這種方式拉近了人機距離，為進一步溝通打下良好基礎。

b.自然語言識別：自然語言的識別是最關鍵的前提，也是最難的步驟。機器要識別患者的聲音輸入，通過后臺算法將其翻譯為文字或機器語言，再進行下一步的針對性回答。

c.深度學習訓練對話庫：本模塊運用深度學習算法。后臺系統會根據患者的問題或對話，自動在服務器問題庫中尋找恰當的回答或診療方法，以語言的形式反饋給患者。同時，通過和患者的不斷對話進行知識庫的訓練補充，豐富了智能對話的語料庫，讓機器變得更加人性化，對特定患者對癥下藥[3]。

2.4 追蹤治療模塊

在每個療程結束后，會對患者進行再次的情緒方案測試。如癥狀減輕，則繼續運用此方案進行跟蹤治療，直到患者評分變為正常；如癥狀加重，推送更大力度的治療方案，若患者評分超過系統閾值，則表示其病情發展嚴重，系統提醒患者線下就醫，配合線下專業心理醫生進行心理輔導或藥物治療。

2.5 復查評估模塊

系統在服務器端為患病學生建立云端病歷，定期以郵件形式發送問卷進行回訪。一旦其再次出現心理問題，問卷端的反饋會回到服務器端，再次要求其進行心理問題測試調查。若再次出現心理問題，則重復以上循環過程。

3 診療系統特點

3.1 全程自動化診療，效率高，覆蓋面廣

本系統依托計算機網絡技術，為學生提供一個可全程自行操作的閉環流程，解決了傳統診療方法中“師資力量薄弱”“診療效率低下”等問題。

3.2 信息雙盲，隱私性好

本系統秉持解決傳統心理疾病診療流程中“隱私性低”“諱疾忌醫”等問題，全流程實行信息雙盲的原則，保護了患者的隱私，防止其因隱私問題造成病情二次加重，也解決了多數學生患者因畏懼社會輿論而不愿就醫的狀況[4]。

3.3 三位一體，保障療效

本系統從三方面對患者進行綜合性的疏導。首先在了解病情后為患者提供完整的康復方案；其次，運用人工智能進行人機對話，為患者情緒的流動和發泄提供足夠的出口；最后，在自我疏導與機器疏導無明顯效果時，系統會引入線下醫師，進行傳統意義上的心理診療。

4 總結與展望

(1)患者對機器的接受程度需逐漸培養。心理疾病診斷面臨從傳統的“人對人”過渡到 “機對人”的交互模式。機器有著獨立冷靜、客觀審慎的特點，其工作過程不受人類情緒的影響，能夠得到更加準確的診療結果,但也不可避免地缺失了傳統診療方式的人類情感因素,使患者失去了通過與醫生的情感共鳴而被疏導的機會。因此，患者對新技術、新方法的適應仍需時間。

(2)心理問題成因較為復雜，人工智能無法應對各種成因的疾病，難以全盤掌握。心理問題成因復雜、識別率低。當今紛繁復雜的社會環節賦予了心理疾病各種各樣的成因。作為人工智能技術，其根本是通過不斷地擴大自身數據庫及訓練學習來完成診斷。但面對連人類可能都無法完全剖析清楚的心理問題，機器必會面臨數據庫覆蓋不足的問題。

(3)預防大于治療。在完善診療機制的基礎上，還應大力加強心理問題普及教育。

面對目前在校大學生心理問題高發的局面，作為教育工作者，不但要進行正確診療，更要追根溯源，加大在校學生心理問題的宣傳普及，包括線上心理教育宣傳片的播放、定期的心理問卷調查等,以提高大學生的心理健康狀況。