在临床领域，AI正逐步从理论构想走向现实应用，并持续推广深化。目前仍处于快速发展阶段，覆盖多个医疗环节。

一、诊前环节

在诊前阶段，当患者对自身健康存有疑虑或出现疑似症状时，可通过网络资源或大语言模型（如DeepSeek）等工具了解相关信息；获取初步的医学科普与专业知识，从而在就医前形成初步认知。

二、筛查预警

在早期筛查与健康监测方面，AI技术正逐步实现多维度数据的整合应用。除患者主诉与问诊信息外，AI系统还可接入历史就医记录、体检报告等静态健康数据，并结合语音、表情、行为等动态生物标志进行综合分析。例如在神经疾病领域，已有研究尝试通过分析短时行为视频，实现对帕金森病风险的早期预测。在精神心理与社会行为层面，基于自然语言处理与大模型技术，亦可通过分析语言特征与社交媒体行为模式，实现早期风险筛查与预警。

三、诊疗环节

在诊疗过程中，AI现阶段的核心优势在于开发辅助诊断工具，尤其在精神心理等缺乏客观诊断依据的领域。传统诊断多依赖患者主诉与症状描述，而AI能够整合多维数据——如语音、影像，以及未来可融合的蛋白质组、免疫、代谢等生物学指标，构建基于大数据的诊断模型。与以往依赖单一维度指标（如某项血液检测）相比，这种多维度融合模型能更全面、深入地反映疾病状态。通过系统整合体检数据、主观感受与行为记录等多维度信息，AI有望为精神心理疾病的诊断提供更为客观、系统的工具支持。

四、随访管理

在诊断后的随访阶段，AI在个性化健康管理方面展现出重要潜力。周建松教授团队正致力于开发基于AI的自我管理模型，旨在为每位患者构建定制化的健康支持系统。该模型可整合个人生活习惯、用药依从性及日常情绪状态等多维度信息，提供定时提醒与行为指导。

未来，通过接入可穿戴设备（如智能手表）所采集的活动量、通讯行为与设备使用时长等实时数据，模型有望实现更精准、动态的健康状态监测与干预。

五、干预规范

当前，AI在心理健康领域的应用正受到广泛关注，尤其是AI辅助心理干预这一热点方向。它被视为一种有前景的辅助性心理管理工具。然而，值得注意的是，近期美国等地已开始明确禁止直接使用AI机器人进行纯粹自动化的心理干预。在这一背景下，如何发展以AI为辅助、以人为核心的心理干预模式，将成为未来值得深入探索的重要方向。

一、精神慢病管理困境

许多精神疾病，如精神分裂症、双相情感障碍等，本质上是慢性疾病，需要长期、系统的专业管理，这与感冒等短期病症有根本区别。目前，我国对精神疾病，尤其是重型精神障碍的康复与长期管理仍存在明显不足。这一短板主要体现在资源匮乏上：据统计，全国现有精神科医生仅约5至6万名，相对于14亿人口而言，专业人力资源严重短缺，难以满足长期、连续的管理需求。传统精神障碍管理模式主要依赖面对面的社区随访，由精神防治专职人员入户开展工作。这种方式不仅耗费大量人力资源，且基层工作人员的专科知识往往有限。AI的引入有望突破这些瓶颈。

二、赋能慢病管理

AI可以通过学习大量专业知识，承担标准化、重复性的基础工作，例如对长期患者的定期筛查、医疗信息及行为信息的自动化采集与分析。在此基础上，借助算法构建模型，实现患者风险分层，从而帮助精神科医生更精准地开展重点干预，提升长期管理效率。

三、打破服务边界

AI可以依托多种载体落地，例如手机应用或聊天机器人等，从而突破传统服务的时空限制。对于居住在偏远地区（如农村）的患者而言，AI工具能够大幅减少医生长途走访的时间与资源消耗。此外，在类似心理热线等场景中，AI可承担初步接访、解答基础问题的任务，缓解人力紧张。当然，涉及复杂情况或需要深度共情与长期咨询的干预，仍需由专业人员接手。整体来看，AI的引入有助于弥补当前精神心理服务中人力的结构性短缺。

四、优化资源配置

AI能够协助实现对患者的精准分层，从而将有限的专业人力资源更有效地集中于需求更迫切的个案上。对医生而言，AI还能处理海量的患者信息，进行初步筛查与分析，成为开展慢病管理的有效辅助工具，有助于提升长期照护的规范性与管控效率。从患者角度而言，AI的运用也为其提供了有效的自助管理工具。借助AI，患者能够进行自我监测与管理，从而提升服务的可及性与便捷度，同时降低因频繁就医产生的医疗成本。

近年来，AI在精神卫生领域的应用已成为一个快速发展的新兴方向，受到较高期望，也吸引了诸多基础研究的投入，目前整体仍处于探索阶段。然而，该领域也面临不少现实挑战，AI并非在所有场景下都适用或足够成熟，仍面临若干关键挑战。

一、算法幻觉与数据价值难题

AI算法高度依赖训练数据的质量。目前，大模型仍可能存在所谓“人工智能幻觉”的问题，即若算法基于大量错误或低质量数据训练，其输出将偏离客观真实。因此，确保数据质量与算法客观性至关重要。在当今大数据环境下，海量信息中混杂着不少无效甚至有害的“垃圾数据”，如何通过数据清洗、数据蒸馏与精准标注等方式提升数据价值，是亟待解决的关键问题。

二、共情缺失与潜在诊疗风险

必须清醒认识AI技术的局限性。目前普遍存在一种误区，认为AI可完全替代人类专业工作，尤其在需要深度共情的心理干预中，这仍难以实现。例如，在心理热线场景中，经验丰富的接线员能通过简短的回应传递共情，引导来访者宣泄情绪，从而有效缓解心理困扰；而AI若仅以“支持”“认可”等方式机械回应，缺乏真正的情感理解与互动，反而可能影响干预效果。此外，若基于不准确数据或算法“幻觉”做出判断，还可能引发误诊、过度医疗等风险。

三、敏感数据与边界规范缺失

另一核心挑战在于隐私与伦理风险。在利用AI进行心理状态评估时，往往需要采集包括可穿戴设备数据、面部表情、生理指标等在内的多维度个人敏感信息。这些数据的获取与使用极易触及伦理边界。例如，已有案例显示，某些场景试图通过人脸识别实时分析学生情绪状态，甚至公开提示“抑郁风险”“自杀风险”。这种看似预防风险的做法，实则可能严重侵犯个人隐私与尊严，且数据若被不法利用，还可能被用于情绪操控等恶意目的。此外，可穿戴设备持续收集的位置、轨迹、通讯行为等数据，在提升服务精准性的同时，也使个体近乎处于“透明”状态。如何在保障数据有效用于AI分析，与尊重个人隐私、确保信息安全之间取得平衡，已成为亟待规范的伦理与法律议题。这涉及数据采集的限度、使用的边界，以及如何落实真正的知情同意等核心问题。

四、责任主体模糊与体系尚不完善

AI在医疗场景中的应用还涉及更复杂的责任界定与监管问题。以医院引入第三方开发的AI语言模型为例，若患者因使用该模型出现问题，责任应由研发方还是医疗机构承担。当前对数字疗法、数字健康产品的监管体系尚不完善。传统医疗中，用药事故可依据明确的责任主体（医生或药厂）进行划分；而AI产品的风险既可能源于算法缺陷、数据偏差等研发问题，也可能来自临床使用不当。因此，亟需建立相应的质量标准、使用规范与监管框架，并通过立法明确责任归属，以应对未来可能出现的医疗纠纷与伦理争议。

五、接纳障碍与可及性难题

用户对AI的接纳程度也是一大现实挑战。调研显示，青少年对AI对话接受度较高，但许多成年患者更倾向于传统的面对面心理治疗。若得知咨询对象为AI，患者可能难以建立有效的治疗联盟，导致其参与意愿与干预效果下降。本质上，医患关系建立在人与人的信任与共情之上，而将其完全交由机器代理，目前仍面临广泛的心理与社会接受障碍。同时，在推广层面，AI心理服务还受限于技术可及性。其有效运行依赖于稳定的网络、智能设备及一定的数字素养，这在偏远地区或老年群体中可能难以普及，从而加剧服务覆盖的不均衡。

当前，尽管AI为精神卫生服务带来了前所未有的赋能潜力，但其发展扔面临多重现实挑战。要真正实现AI在精神卫生领域的规范化、规模化应用，必须在推进技术迭代的同时，同步构建与之匹配的伦理框架、法律规制与服务体系。