MindGap：面向创伤后应激障碍上游神经可塑性干预的对话式AI框架
人工智能
2026-05-15 v1
摘要
创伤后应激障碍(PTSD)本质上是一个神经可塑性问题：创伤性接触事件通过Hebbian长时增强编码过度反应的神经通路，产生在意识能够拦截之前便触发的杏仁核-HPA应激级联反应。现有的治疗方法，如延长暴露疗法、眼动脱敏与再加工(EMDR)和认知行为疗法，主要作用于反应级联的下游，教导患者在痛苦产生后去忍受或重新构建它。尽管在临床上具有价值，这些基于抑制的方法并不能产生构成持久结构性神经重组的上游通路消解。本文提出 MindGap，一个隐私保护且完全在设备上运行的对话式AI框架，通过缘起法（一种佛教心理学框架，将认知前情感信号与随后的反应性 elaboration 之间的精确时刻识别为治疗干预的位点）的实践，为 PTSD 提供结构化的神经可塑性康复。MindGap 引导患者在此“感受基调间隙”进行三个渐进的观察层：注意到反应性 elaboration 之前的纯粹情感信号，认识到它是自生的而非由刺激引起的，以及认识到感受之下有条件的隐性信念。每一层对应着逐渐加深的前额叶调节参与，以及由长时抑制介导的反应通路逐步减弱，从而产生真正的上游消解而非下游抑制。MindGap 完全在设备上运行，无数据外泄，通过微调的轻量级大语言模型提供每日校准的暴露疗程，使其可部署在不允许使用云端解决方案的敏感临床和军事环境中。
引用
@article{arxiv.2605.14660,
title = {MindGap: A Conversational AI Framework for Upstream Neuroplastic Intervention in Post-Traumatic Stress Disorder},
author = {Eranga Bandara and Ross Gore and Asanga Gunaratna and Ravi Mukkamala and Nihal Siriwardanagea and Sachini Rajapakse and Isurunima Kularathna and Pramoda Karunarathna and Wathsala Herath and Chalani Rajapakse and Sachin Shetty and Anita H. Clayton and Christopher K. Rhea and Ng Wee Keong and Kasun De Zoysa and Amin Hass and Shaifali Kaushik and Preston Samuel and Atmaram Yarlagadda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.14660},
year = {2026}
}