大语言模型在心理治疗中的应用：当前格局与未来方向

心理健康在当代医疗中日益重要，心理治疗需要动态、情境敏感的交互，传统 NLP 方法难以捕捉。大语言模型（LLM）因其处理大规模上下文和多轮推理能力，为填补这一鸿沟提供了显著潜力。本综述引入了概念性分类，将心理治疗划分为相互关联的阶段——评估、诊断和治疗，以系统性地审视 LLM 的发展与挑战。我们的全面分析揭示了当前研究中的不平衡，如对常见障碍的关注、语言偏见、方法碎片化以及理论整合有限。我们识别出关键挑战，包括捕捉症状动态波动、克服语言和文化偏见、确保诊断可靠性。强调未来方向，我们倡导持续的多阶段建模、以心理理论为基础的实时自适应系统，以及涵盖更广泛精神障碍和治疗方法的多样化研究，旨oward 更全面、临床集成的心理治疗 LLM 系统。