人工智能在高校心理问题自我诊疗中应用

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当代大学生承担着越来越大的心理压力，因此在高校做好对心理问题的预防、诊断及治疗就显得愈发重要。近日中央有关部门印发了《高等学校学生心理健康教育指导纲要》，进一步明确高校学生心理健康教育的总体思路和具体举措。但当代大学生的心理健康教育仍存在着力度不够强、方法不够新、覆盖不够广等问题。针对高校大学生群体心理健康教育及解决心理问题的模式和方法亟待推陈出新。

1传统高校心理健康教育的问题

面对高校学生心理问题及相关疾病泛滥的局面，传统的高校心理健康教育显现出诸多问题:①高校学生无法直面自身心理问题导致病情延误。②我国高校心理教育机构及心理问题诊疗部门医师专业性较差，诊疗方法老旧、覆盖面较小，总体力量单薄。因此，运用更加先进的诊疗方法、优化诊疗过程、强化诊疗力量，更大力度地推广心理问题在高校中的诊疗就显得尤为重要。

2针对高校心理问题的智能诊疗系统

面对高校心理问题诊疗所面临的困境，结合心理问题的自查、自诊及自我治疗过程，本研究推出了一款针对整个闭环的人工智能诊疗系统。该系统依托计算机软件、个人计算机终端及服务器，实现患者远程自测、师生远程沟通、病情康复论坛等功能的贯穿与连接，主要包含健康评估模块、自我诊疗模块、治疗疏导模块、追踪治疗模块、复查评估模块。

2．1健康评估模块

此模块为心理问题诊疗系统的起始模块，初步筛查心理问题。作为在校大学生患者，在意识到自身症状后，首先要进行在线健康评估，通过校内网连接客户端进行匿名状态的健康状态线上评估测试。评估以测评表的形式进行，其内容以目前业界较为认可的症状自评量表(SCL-90)为准，共90个评定项目［1］。系统会根据学生的答案，依照SCL-90表规定的计分方式，对其心理状态进行打分和评估。结果为阴性，则系统认定该生具有较为健康的心理环境和健康状态，告知该生其健康状态良好并结束评估过程，退出系统;如结果为阳性，则系统认定其存在着一定程度的心理问题，会进入到下一模块，即自我诊断模块。

2．2自我诊断模块

此模块承接健康评估模块，为在初步筛查中存在心理问题的同学进行病情分析及确诊。参照目前中国大学生常见的心理疾病，即抑郁症、焦虑症及其他精神性疾病，此模块提供抑郁自评量表及焦虑自评量表测试，可对患者的抑郁水平及焦虑水平进行评估，最终得出患者的抑郁程度及焦虑程度。模块同时提供明尼苏达多项人格测验，来访者进行选填，可以更加确切地进行自我诊断［2］。

2．3治疗疏导模块

自我诊断后，患者进入治疗疏导模块。此模块依托人工智能技术，对患者的病情输入进行快速分析，从病情病理介绍、诊疗方案推送、智能对话疏导三方面进行相对应的治疗疏导。(1)病情病理介绍:系统根据上一模块的自我诊断输入，为患者播放针对其病情的视频介绍，让其系统了解自身的病情病理。(2)诊疗方案推送:治疗方法多种多样，其中包括行为认知治疗、倾诉治疗、音乐治疗、运动治疗、阅读治疗等。针对个体差异，运用不同的组合诊疗方法。(3)智能对话疏导:此部分即运用人工智能技术，推出在线智能对话模块，让机器代替心理医生，与患者进行一对一聊天、疏导，包括以下几方面功能。a．角色智能选择:根据患者的基本信息，结合其病情诊断结果，为其匹配语料库中专属的对话角色。如针对焦虑症患者匹配温柔的中年女声，感情受挫的抑郁症患者匹配青年异性声音等。这种方式拉近了人机距离，为进一步沟通打下良好基础。b．自然语言识别:自然语言的识别是最关键的前提，也是最难的步骤。机器要识别患者的声音输入，通过后台算法将其翻译为文字或机器语言，再进行下一步的针对性回答。c．深度学习训练对话库:本模块运用深度学习算法。后台系统会根据患者的问题或对话，自动在服务器问题库中寻找恰当的回答或诊疗方法，以语言的形式反馈给患者。同时，通过和患者的不断对话进行知识库的训练补充，丰富了智能对话的语料库，让机器变得更加人性化，对特定患者对症下药［3］。

2．4追踪治疗模块

在每个疗程结束后，会对患者进行再次的情绪方案测试。如症状减轻，则继续运用此方案进行跟踪治疗，直到患者评分变为正常;如症状加重，推送更大力度的治疗方案，若患者评分超过系统阈值，则表示其病情发展严重，系统提醒患者线下就医，配合线下专业心理医生进行心理辅导或药物治疗。2．5复查评估模块系统在服务器端为患病学生建立云端病历，定期以邮件形式发送问卷进行回访。一旦其再次出现心理问题，问卷端的反馈会回到服务器端，再次要求其进行心理问题测试调查。若再次出现心理问题，则重复以上循环过程。

3诊疗系统特点

3．1全程自动化诊疗，效率高，覆盖面广

本系统依托计算机网络技术，为学生提供一个可全程自行操作的闭环流程，解决了传统诊疗方法中“师资力量薄弱”“诊疗效率低下”等问题。

3．2信息双盲，隐私性好

本系统秉持解决传统心理疾病诊疗流程中“隐私性低”“讳疾忌医”等问题，全流程实行信息双盲的原则，保护了患者的隐私，防止其因隐私问题造成病情二次加重，也解决了多数学生患者因畏惧社会舆论而不愿就医的状况［4］。

3．3三位一体，保障疗效

本系统从三方面对患者进行综合性的疏导。首先在了解病情后为患者提供完整的康复方案;其次，运用人工智能进行人机对话，为患者情绪的流动和发泄提供足够的出口;最后，在自我疏导与机器疏导无明显效果时，系统会引入线下医师，进行传统意义上的心理诊疗。

4总结与展望

(1)患者对机器的接受程度需逐渐培养。心理疾病诊断面临从传统的“人对人”过渡到“机对人”的交互模式。机器有着独立冷静、客观审慎的特点，其工作过程不受人类情绪的影响，能够得到更加准确的诊疗结果，但也不可避免地缺失了传统诊疗方式的人类情感因素，使患者失去了通过与医生的情感共鸣而被疏导的机会。因此，患者对新技术、新方法的适应仍需时间。(2)心理问题成因较为复杂，人工智能无法应对各种成因的疾病，难以全盘掌握。心理问题成因复杂、识别率低。当今纷繁复杂的社会环节赋予了心理疾病各种各样的成因。作为人工智能技术，其根本是通过不断地扩大自身数据库及训练学习来完成诊断。但面对连人类可能都无法完全剖析清楚的心理问题，机器必会面临数据库覆盖不足的问题。(3)预防大于治疗。在完善诊疗机制的基础上，还应大力加强心理问题普及教育。面对目前在校大学生心理问题高发的局面，作为教育工作者，不但要进行正确诊疗，更要追根溯源，加大在校学生心理问题的宣传普及，包括线上心理教育宣传片的播放、定期的心理问卷调查等，以提高大学生的心理健康状况。

参考文献:

［1］樊晓佳．浅谈我国大学生心理健康教育现状［J］．才智，2017(18):173-173．

［2］黄卫民，朱锦士，李英奇，等．四届大学新生MMPI心理健康测查结果分析［J］．保健医学研究与实践，2005，2(2):3-7．

［3］廖卫华，彭小孟．人工智能在线心理咨询方式的研究［J］．赣南师范学院学报，2005，26(3):67-68．

［4］任志洪，黎冬萍，江光荣．抑郁症的计算机化认知行为治疗［J］．心理科学进展，2011，19(4):545-555．

作者:邓湘宁 单位:东北电力大学健康教育教研室