MoPHES：基于移动设备 LLM 的心理健康评估与支持智能体
计算机与社会
2025-10-21 v1 人工智能
摘要
2022 年世界心理健康报告呼吁全球心理健康护理改革，因焦虑和抑郁等问题在全球范围内影响近十亿人。传统的面对面治疗无法满足这一需求，而污名化状况又使局面日益严重。虽然通用大语言模型 (LLM) 为 AI 驱动的心理健康解决方案提供了效率，但因缺乏专业微调而表现不佳。现有的 LLM 基于心理健康聊天机器人可以进行同理交谈，但忽略了对用户心理状态的实时评估，这一点对于专业咨询至关重要。本文提出了 MoPHES 框架，将心理状态评估、对话支持和专业治疗建议集成在一起。该框架开发的智能体使用两个经过微调的 MiniCPM4-0.5B LLM：一个在心理健康状况数据集上进行微调，以评估用户的心理状态并预测焦虑和抑郁的严重程度；另一个在多轮对话数据集上进行微调，以处理与用户的对话。通过洞察用户的心理状态，我们的智能体能够提供更有针对性的支持和专业治疗建议。这两个模型也直接部署在移动设备上，以增强用户便利性并保护用户隐私。此外，为了评估 MoPHES 与其他 LLM 的性能，我们开发了一个用于自动评估心理状态预测和多轮咨询对话的基准测试，包括全面的评估指标、数据集和方法。
引用
@article{arxiv.2510.16085,
title = {MoPHES:Leveraging on-device LLMs as Agent for Mobile Psychological Health Evaluation and Support},
author = {Xun Wei and Pukai Zhou and Zeyu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16085},
year = {2025}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication