在精神健康领域，尤其是在《十四五》国民健康规划的背景下，增强对重点人群心理问题的早期识别和干预措施变得尤为重要。传统的心理痛苦评估方法主要依赖自我报告和量表，这种方式因受到个体的回忆和理解偏差的影响，常常导致高风险人群的识别率降低。那么，有没有更科学、更客观的方法去评估心理痛苦呢？答案是肯定的——那就是多模态感知技术。
这种前沿技术通过分析语音、动作、图像和文本等多种情感反应，建立可靠的情感模型，可以有效识别和预测个体的心理状态。
通过收集人脸图像和声学特征，并应用深度学习技术，我们能够自动、实时地识别个体的心理痛苦。语音和面部表情，作为情感表达的基础，通常不容易被主观意识所操控，因此与量表法相比，这种方式能够更准确地反映出人们内心的真实感受。
在社交媒体上，人们通过分享生活、评论时事来表达情感，文本内容往往富有情感色彩。借助网络挖掘技术，我们可以提取特定的文本特征，并运用支持向量机（SVM）算法对文本进行情感分类，从而完成对微博用户心理痛苦的评估。
心理痛苦不仅存在于人的主观意识中，更可以通过生理信号如心率、脑电图等方式传达。借助可穿戴设备，我们可以采集用户的生理和环境数据，分析个人的心理状态，提供更加客观的评估手段。
利用多模态感知技术构建心理痛苦预测模型，可以更好地识别出潜在的高危群体。研究表明，基于神经网络的人口与生理数据模型，其准确率可达89.9%，明显高于精神科医生85.5%的诊断率。这一成果展示了多模态技术在心理痛苦检测领域的巨大潜力。
在干预层面，结合多模态感知技术的应用能够提高干预项目的交互性和参与度，从而提升治疗效果。例如，一些研究者利用人工智能宠物狗“Aibo”在临床护理中，通过与患儿的互动，营造更为轻松的氛围，帮助减轻孩子们在医疗过程中感受到的痛苦。
多模态感知技术为心理痛苦的评估、监测和干预提供了全新的解决方案，其意义深远，期待未来能在健康管理领域发挥更大作用。
（引用：成荫、郑力、丁淑怡等，2024年，中国护理管理）返回搜狐，查看更多