SouLLMate：基于系统应用调查的自适应 LLM 驱动心理健康支持与评估系统
人机交互
2025-09-23 v2 计算机与社会
摘要
心理健康问题显著影响个人日常生活，但许多人即使面临可用线上资源也未能获得所需帮助。本研究旨在通过前沿 AI 技术提供可及、无污名、个性化且实时的心理健康支持。其具体贡献包括：(1) 调查近期心理健康支持方法，识别常见功能和未满足需求；(2) 引入 SouLLMate——一个集成 LLM 技术、链式思考、检索增强生成 (RAG)、提示工程和领域知识的自适应系统。该系统提供高级功能，如自杀风险检测和主动指导对话，利用 RAG 实现个性化档案上传和对话信息抽取；(3) 开发新型评估方法，评估初步诊断和自杀风险检测，利用标注真实访谈数据和专业标注数据集指示自杀倾向；(4) 提出关键指标总结 (KIS) 和主动提问策略 (PQS) 方法，通过情境感知响应调整和语义一致性评估提升模型性能和可用性。本研究推动了心理健康支持技术，可能全球性地提高心理健康护理的可及性和效果。
引用
@article{arxiv.2410.11859,
title = {SouLLMate: An Adaptive LLM-Driven System for Advanced Mental Health Support and Assessment, Based on a Systematic Application Survey},
author = {Qiming Guo and Jinwen Tang and Wenbo Sun and Haoteng Tang and Yi Shang and Wenlu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.11859},
year = {2025}
}