摘 要：在新时代社会迅速发展的背景下，人们承受的压力增大，使得心理健康问题愈发凸显。而传统的心理健康支持方式存在一定的局限性，难以满足现代人们的个性化需求。而人工智能技术越来越成熟，逐渐被人们广泛应用于多个领域，获得了显著的应用成效。该技术具有强大的数据处理和分析能力，能够为个性化心理健康支持系统提供全新的契机。基于此，文章主要分析了基于人工智能的个性化心理健康支持系统实现的意义，并从系统架构、关键技术应用、功能模块设置等多个方面提出了实现路径，以期为相关人员提供有效参考。

关键词：人工智能；个性化心理健康支持系统；实现路径

心理健康是个体实现全面发展的基础保障。但是，人们在日常生活中需要承受来自多方面的压力，逐渐产生较大的心理压力，从而引发一系列心理健康问题。对此，在心理健康支持方面，为了满足人们个性化需求，需要相关人员将人工智能灵活应用在心理健康支持领域，发挥其优势，构建基于人工智能的个性化心理健康支持系统。通过该系统全面提高心理健康服务质量和效率，最大限度满足不同个体的心理健康需求，有效解决各类心理健康问题，保障人们身心健康发展。

一、基于人工智能的个性化心理健康支持系统实现的意义

（一）有利于满足个体差异化需求

每个人的心理特质、生活经历和心理问题成因都存在差异，传统心理健康支持方式往往采用通用模式，难以满足个体的差异化需求。基于人工智能的个性化心理健康支持系统能够通过对用户多源数据的深入分析，精准识别个体的心理特征和问题。系统可以根据用户的成长背景、日常行为习惯以及心理评估数据，为其量身定制心理健康支持方案。对于因工作压力导致焦虑的用户，系统可能推荐适合其工作节奏的放松训练，以及提供针对职场压力应对的心理咨询课程。这种精准化的支持能够更有效地帮助用户解决心理问题，提升心理健康水平，使支持服务更贴合个体实际需求，真正做到因人而异、有的放矢。

（二）有利于扩大服务覆盖范围

由于心理健康行业资源的不平均分布，很多地区特别是偏远地区无法得到及时、有效的心理健康服务。而基于人工智能的个性化心理健康服务支持系统利用互联网和移动终端设备，不受时间、地点的限制，对系统提供的心理健康测评服务、个性化支持方案以及心理训练服务，用户均可不受地点和时间限制，随时随地通过网络登录系统操作、应用、使用。对于居住在偏远地区的人，不必费尽周折奔赴城市寻求专业的咨询师的帮助，而是通过手机即可对系统进行咨询，享受系统提供的个性化心理健康指导服务，有效弥补了心理健康的地域不足，能够使更多的人享受到心理健康服务，提升心理健康服务能力及质量，更好地满足人们心理健康的需要，对于提高全体人民心理健康水平，具有重要意义。

（三）有利于降低心理疾病风险

许多心理疾患如果能够及早得到识别与干预，往往就能很好地控制病情发展，甚至得到治愈。人工智能化的个性化的健康心理支撑系统能够通过长期对用户心理生理大数据的跟踪监测，及早识别和监测用户可能的心理疾患。在此基础上，系统分析判断用户持续一段时间内的心理情绪波动、睡眠状况变化以及行为模式变化等特征，及早判断其可能会出现的心理疾患，提前介入，并及时向用户推送针对性的放松锻炼、心理调适等方面的建议，帮助他们及早消解压力，缓解心理疾患，防止小疾转化为大疾。这其实具有预防心理疾患发生的积极作用，有助于缓解民众、家人和整个社会所承受的心理疾患带来的精神压力，对于心理健康具有正向前瞻性的积极作用。

二、基于人工智能的个性化心理健康支持系统实现的有效路径

（一）优化系统架构，搭建个性化支持框架

1. 改善用户交互界面

系统UI 是指系统用户与系统交互的可视化界面，用户体验好的界面设计，要简单明了，操作便利，系统界面操作应该十分简便，能够引导用户完成注册登录，填写个人信息，进行心理测评，为用户提供个性化解决方案。以图形化模式呈现，并以简单易懂的图像、文字引导用户。还要适配性强，能够适配多种设备，例如手机、平板电脑以及台式计算机，使用户能够以适配自己的方式进行操作，能够随时掌握自己或其他用户的心理健康情况[1]。

2. 数据采集与预处理

首先进行数据采集，这是系统运行的根本，分为多种数据，用户可使用在线问卷提交用户的心理自评数据，如抑郁自评、焦虑自评结果；可穿戴设备采集心率、血压、睡眠等生理数据。系统能够从用户日常行为记录中提取社交频率、运动习惯等行为数据。采集的数据存在格式不一致、噪声干扰、数据缺失等问题，需要对数据进行预处理，数据清洗去掉重复和错误数据，数据标准化将不同尺度的数据归一化，数据填补则用均值、中位数或机器学习算法填补数据的缺失，为数据分析处理做准备。

3. 数据分析与模型构建

人工智能算法应用于数据分析与模型构建层。使用机器学习算法中的分类算法，包括支持向量机、决策树、BP 神经网络、随机森林等，对用户的心理状态分类，确定是否存在心理问题及类型。使用聚类算法，包括K-means 聚类、分层聚类等，将具有共性的心理特征的用户分组，指导个性化支持等。使用深度学习算法，如循环神经网络、长短时记忆网络、门控循环单元等，对包含时间信息的心理状态序列进行建模，提取心理变化趋势等。组合各个算法建立精细准确的心理健康分析模型。

4. 个性化支持生成

个性化支持生成层是依据收集到的信息帮助用户定制相应的心理健康支撑。在判定用户有焦虑倾向后，依据用户的烦恼压力，兴趣爱好等个人因素来帮助用户生成针对个人实际情况的个性化支撑。如指导用户使用渐进性肌肉松弛方法缓解心理焦虑等；预约针对性心理健康咨询课程，该心理咨询师擅长治疗用户焦虑；推荐阅读心理自助书籍或观看心理课等。

5. 反馈与评估

在反馈与评估中，形成系统支持的服务反馈－评估的闭环机制。接受支持方案一段时间后，通过问卷调查、评价等手段反馈支持服务的效果。系统对用户新的心理指标以及生理参数进行采集，同原有的信息做对比，并且采用一定的指标进行评价，如症状改善情况、心理健康抵抗力等评价指标进行评价。之后，再将上述结果反馈到数据分析与模型构建层和个性化支持生成层，对模型进行优化，对支持进行调整，然后进行新一轮的支持。

（二）应用关键技术，完善个性化支持系统

1. 自然语言处理技术

在系统中采用自然语言处理技术完成文本数据的处理和人机交互。在数据采集环节，对用户开放式问卷回答、心理咨询记录等文字的词法分析、句法分析、语义分析，提取心理关键信息。在人机交互环节，通过聊天机器人利用意图识别技术理解用户所询问问题的意图，如用户寻求安慰，咨询医治方法，或者倾诉情绪。通过情感分析技术分析判断用户文本所表达的情感类型，为用户个性化的答复提供依据，进行与用户智能、贴心对话。

2. 机器学习与深度学习

构建心理健康模型以机器学习算法为基础，监督学习算法在有标签数据上训练机器学习模型，学习心理特征和心理疾病的映射，从而实现对新用户心理健康状态预测。聚类算法是无监督学习算法，能够寻找数据内部模式，将用户以心理特征进行聚类。深度学习技术利用深度神经网络对数据的高层特征进行学习，比如卷积神经网络适用于处理脑电图等图化的心理数据，循环神经网络适用于处理时间序列的心理数据，从而实现动态建模与预测心理状态。

3. 数据挖掘技术

数据挖掘技术主要是从海量的心理健康数据中挖掘有价值的数据。例如，关联规则挖掘技术就是从不同的心理因素中挖掘出这些心理因素之间的关联关系，如从特定的生活事件中挖掘出心理问题；从特定人群的心理问题挖掘出心理异常现象等。数据挖掘主要是扩充系统知识库，为个性化支持提供了知识支撑，促进了个性化系统的分析模型和支持方案的优化。数据挖掘技术还可以用于趋势挖掘，对特定的时间段内心理健康数据持续监测分析，可以挖掘出心理问题的趋势和规律。

4. 传感器技术

生理数据通过可穿戴传感器的实时监测，来捕捉用户的信息。如可穿戴设备如智能手环、手表等设备采集用户心率、血压、睡眠信息等。由于这些生理数据受心理情况的影响，所以通过心率变异性能侧面反映用户的身心压力，从用户睡眠情况的变化可以预判用户心情变化等。传感器能够连续、实时记录生理数据信息，用以辅助对用户心理情况更有效地分析和预判，并将可穿戴设备实时采集到的数据信息和用户问题、需求的数据联系起来，方便个性化支持。

（三）设置功能模块，满足个性化支持的需求

1. 心理健康评估模块

心理健康测评模块设有通用的心理健康评价表及特殊人群、特殊问题量表，用户可以根据自身情况选取量表进行测试，系统同步进行分析应答，进行科学量表的实时分析解释，协助用户了解自己的心理健康状态，如抑郁自评量表的测试结果的解释：该量表根据应答者的得分报告抑郁程度为轻微抑郁，轻度抑郁状态鼓励患者让自己走出去，多于大自然亲密接触去呼吸新鲜空气，如：徒步、旅行、爬山；多闻香，有条件可以多种植花朵、蔬菜；多尝试与身边的人交流，让心与心之间流淌。该模块还支持定时测试，追踪用户的心理状况。

3. 心理训练与干预模块

心理训练与干预模块针对个人支持方案提供不同的训练与干预方式。焦虑用户为提供放松训练，包含呼吸训练、冥想训练、瑜伽等，以视频、语音进行引导练习。社交恐惧型用户提供社交能力训练，模拟社交情境，引导用户社交技巧进行训练，过程中对用户的练习情况进行监测，包括时间、用户的反馈等信息，针对实际情况调整训练计划，保证训练的效果。

（四）系统评估与优化，提高服务质量

系统评估与优化是基于人工智能的心理健康支持系统实现的重要环节，相关人员需要予以高度重视。在实践中工作人员需要结合实际应用，设置多种指标，综合评估整个系统的效果，例如对评估结果的准确性，要求与专业结果进行比对分析，并详细计算准确率、召回率等指标。通过多方位指标进行评估，能够了解系统缺陷与优势，然后在基础上利用更换训练方法，优化界面设计等多种有效对策全面提升系统的使用性能，提升服务质量，为用户提供良好的体验

结语：

个性化心理健康支持系统的实现具备重要价值，而人工智能具备很强优势，为个性化心理健康支持系统实现提供了全新的实现模式。通过进行合理的系统架构设计，对系统关键性技术进行科学应用，同时进行系统功能模块的科学设置等，提升系统实现的效能，促进系统的功能发挥，从而为用户带来更好的个性化心理健康支持功能。该系统的实现今后需要加大相关人工智能技术在实现中的应用研究力度，并做好相关系统的应用推广工作，以社会心理健康水平的整体提升作为切入点。

参考文献：

[1] 梁成君 ， 王骥 ， 张德智 ， 等 . 基于人工智能技术的心理健康状态识别系统设计研究 [J]. 数字通信世界 ， 2025（1）：106-108.

[2] 王丽梅 ， 李仲 ， 古天 . 人工智能赋能心理健康教育的技术基础与应用图谱 [J]. 中小学信息技术教育 ， 2025（7）.81-82.

[3] 王军 . 智 " 心 " 融合 ： 解锁心灵呵护新模式 [J]. 中小学信息技术教育 ， 2025（7）.12-13.