19、大语言模型在心理健康医疗应用中的综述（上）

最新推荐文章于 2025-12-06 11:19:35 发布
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大语言模型在心理健康医疗应用中的综述（上）

1. 引言

世界卫生组织的最新数据显示，全球每八个人中就有一人受到心理健康障碍的影响。其中，抑郁症、压力和焦虑相关的障碍最为普遍，这些障碍与糟糕的生活质量和显著的自杀风险相关。全球约有3亿人患有焦虑症，超过2.8亿人患有抑郁症，但约35%的患者并未针对症状寻求治疗。焦虑症的特征包括过度担忧和恐惧，以及相关的行为异常。这些症状常被误认为是单纯的负面情绪，导致心理健康问题被忽视，治疗率降低。

近年来，人们对利用机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）通过社交媒体文本分析自动识别心理健康行为的兴趣日益浓厚。这一领域的主要挑战之一是在社交媒体文本的背景下，难以区分正常行为和心理健康问题。此前大部分研究集中在识别社交媒体帖子中的广泛情绪或特定情感，但仅关注情感的模型不足以检测心理健康行为。

过去十年，计算社会科学和自然语言处理的研究聚焦于利用社交媒体等在线文本数据识别心理健康问题。不过，多数研究致力于开发特定领域的机器学习模型，即一个模型对应一项任务，如抑郁症检测、压力检测或自杀风险评估。以往用于心理健康的自然语言处理方法多采用文本分类任务来对社交媒体上的心理健康分析进行建模，预训练语言模型（PLMs）取得了最先进的性能。对于某些下游任务，即使是像BERT这样的传统预训练语言模型也需要微调。多任务设置的研究也涉及悲伤和焦虑预测等方面。

大语言模型（LLMs）的基础源于人工智能和自然语言处理的早期进展。最初的模型专注于基本的语言理解和生成，但受限于语言解释的深度。随着机器学习和人工智能的发展，这些模型变得更加复杂。像GPT（生成式预训练变换器）这样的模型的引入是一个重大飞跃。OpenAI开发的GPT及其后续版本，包括GPT -

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探索大规模语言模型（LLM）在心理健康护理领域中的应用与潜力
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心理健康是公共卫生最重要的领域之一。根据美国国家精神卫生研究所（NIMH）的数据，到 2021 年，22.8% 的美国成年人将患上某种形式的精神疾病。在全球范围内，精神疾病占非致命性疾病负担的 30%，并被世界卫生组织确定为导致残疾的主要原因。此外，据估计，抑郁症和焦虑症每年给全球经济造成 1 万亿美元的损失。这些数据表明，预防和管理心理健康问题是多么重要。语言交流是心理健康管理的重要组成部分，包括症状评估和谈话治疗。自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个分支，它能以有意义的方式处理自由形式的文本信息。
【医疗AI大模型】大型语言模型疾病诊断综述
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自动疾病诊断在临床实践中变得越来越有价值。大型语言模型（LLMs）的出现推动了人工智能领域的范式转变，越来越多的证据支持LLMs在诊断任务中的有效性。尽管该领域受到了越来越多的关注，但仍然缺乏整体视角。
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自2022年11月ChatGPT发布以来，大型语言模型（LLMs）因在各种自然语言任务上表现出色而受到广泛关注。LLMs通过在大量文本数据上训练数十亿个模型参数获得了通用语言理解和生成能力，这符合缩放定律的预测。LLMs的研究领域虽然非常新颖，但在许多不同方面迅速发展。本文回顾了一些最著名的LLMs，包括三个流行的LLM系列（GPT、LLaMA、PaLM），并讨论它们的特点、贡献和局限性。我们还概述了用于构建和增强LLMs的技术。
19、人工智能聊天机器人在心理健康领域的应用
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本文探讨了人工智能聊天机器人在心理健康领域的应用现状、优势与挑战。随着精神疾病患者数量增加和心理健康服务获取受限，AI驱动的聊天机器人如Woebot、Wysa、Youper等通过NLP、ML和DL技术提供可访问、匿名且个性化的心理支持。文章综述了相关研究进展，分析了主流聊天机器人的算法与功能，并讨论了ChatGPT、Bard AI和Bing AI在情感支持、症状跟踪、资源推荐等方面的应用潜力。尽管聊天机器人在缓解焦虑、抑郁等症状方面展现出有效性，但仍面临数据质量、伦理隐私、用户接受度及评估标准缺乏等挑战。未
大型语言模型在数字广告中的个性化风险与监管策略
栖客
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2024.9 用于疾病诊断的大型语言模型：范围综述
Kakaxiii的博客
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Large Language Models for Disease Diagnosis: A Scoping Reviewhttps://arxiv.org/abs/2409.00097原文抽象。自动疾病诊断在临床实践中变得越来越有价值。大型语言模型 （LLM） 的出现催化了人工智能的范式转变，越来越多的证据支持 LLM 在诊断任务中的有效性。尽管该领域受到越来越多的关注，但仍然缺乏整体观点。许多关键方面仍不清楚，例如应用 LLM 的疾病和临床数据、采用的 LLM 技术以及使用的评估方法。在本文中，我们对基
【医疗大模型】大型语言模型疾病诊断综述
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【AGI综述】大型语言模型在人工通用智能中的基础原则与方法！
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基于大规模预训练基础模型（PFMs）的生成性人工智能（AI）系统，如视觉-语言模型、大型语言模型（LLMs）、扩散模型和视觉-语言-行动（VLA）模型，已经展示了在广泛领域和情境中解决复杂且真正非平凡的AI问题的能力。特别是，多模态大型语言模型（MLLMs）通过从大量且多样的数据源中学习，能够提供丰富且细致的世界表示，从而具备广泛的能力，包括推理、进行有意义的对话、与人类及其他代理共同协作解决复杂问题，并理解人类的社会和情感方面。
1万字深度解析AI大语言模型在医疗健康领域的应用现状、发展趋势以及面临的挑战
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大语言模型是一类基于深度学习的自然语言处理模型,通过在海量文本数据上进行预训练,习得了丰富的语言知识和世界知识。代表性的大语言模型包括GPT系列、BERT、T5等。这些模型具有强大的自然语言理解和生成能力,可以执行各种复杂的语言任务。
3、新冠疫情对心理健康的影响及机器学习在应对精神障碍中的应用
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新冠疫情对全球人群的心理健康造成了深远影响，学生、医护人员、老年人和慢性病患者等群体面临不同程度的焦虑、抑郁和创伤后应激障碍。与此同时，机器学习和深度学习技术在心理健康领域的应用迅速发展，通过分析社交媒体、电子健康记录和可穿戴设备数据，实现对心理疾病的远程检测与个性化治疗。本文综述了疫情对各类人群心理健康的冲击，并系统探讨了机器学习在精神障碍诊断与干预中的潜力、应用流程及面临的挑战，包括数据质量、模型解释性和伦理法律问题，展望了未来技术在心理健康领域的发展方向。
超越相关性：迈向生物医学中的因果大语言模型代理
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大语言模型（LLMs）在生物医学领域展现出潜力，但缺乏真正的因果理解，而是依赖于相关性。本文设想了因果LLM代理，这些代理能够整合多模态数据（文本、图像、基因组学等），并进行基于干预的推理以推断因果关系。实现这一目标需要克服关键挑战：设计安全且可控的代理框架；开发严格的因果评估基准；整合异构数据源；以及协同结合LLMs与结构化知识（KGs）和正式因果推理工具。这样的代理可以解锁变革性机会，包括通过自动化假设生成和模拟加速药物发现，以及通过患者特定的因果模型实现个性化医疗。
【人工智能】【深度学习】 ⑧ 一文讲清Transformer工作原理：从自注意力到大语言模型的革命
xiezhiyi007的专栏
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Transformer通过自注意力机制重构了序列建模范式。本文以数学公式推导为核心，解析Query-Key-Value三元组如何建立长距离语义关联，并通过多头注意力实现多视角特征提取，解决RNN/LSTM的串行计算瓶颈。创新性提出的位置编码（Positional Encoding）采用正弦/余弦函数保留序列顺序信息，使模型能处理任意长度输入。配套PyTorch代码完整实现残差连接、层归一化等关键组件，训练速度较传统模型提升3倍以上。推荐结合《深度学习》（花书）第10章及HuggingFace源码深入研读。
大语言模型进阶（一）之大语言模型基础
qq_22341693的博客
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本文系统剖析了大语言模型（LLM）的技术基础，重点阐述了Transformer架构的核心机制及其演进。首先解析了Transformer的解码器结构，包括嵌入表示层、注意力层（特别是多头注意力和因果注意力）、前馈网络以及残差连接与层归一化等关键组件。随后介绍了GPT模型的生成式预训练范式，包括无监督预训练和有监督微调两阶段方法。接着以LLaMA为例，详细探讨了现代大语言模型的结构优化，包括前置RMSNorm、SwiGLU激活函数、旋转位置编码(RoPE)以及分组查询注意力(GQA)等创新技术。最后从实践角度提
AI核心知识32——大语言模型之Multimodal Voice（简洁且通俗易懂版）
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多模态语音技术实现了AI对声音的原生理解与生成，与传统的拼接式语音助手有本质区别。新一代技术（如GPT-4o）将语音处理整合为端到端流程，直接处理声音波形，带来三大突破：1）能感知语气、情感等副语言信息；2）可自然表达情感并模仿不同音色；3）实现毫秒级响应和实时打断。应用场景包括实时同声传译、情感陪伴和环境感知，使AI真正具备类人的听觉与口语交流能力，标志着从文字处理机器向智能生命体的进化。
大语言模型（Large Language Model, LLM）系统详解
EdmundBai的博客
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定义：大语言模型（LLM）是语言模型（Language Model, LM）的进阶形态，通常以Transformer为核心架构，在万亿级tokens的通用文本数据上预训练，能通过少量提示（Prompt）适配翻译、创作、推理等多样化自然语言任务，无需针对单一任务重新训练。本质：通过学习海量文本的语义、语法、知识规律，构建通用的语言表征与生成能力，类比人类通过海量阅读形成的语言认知体系，可泛化到未见过的场景。
AI核心知识38——大语言模型之Alignment（简洁且通俗易懂版）
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学习AI中...
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AI对齐（AI Alignment）旨在确保人工智能的目标、行为和价值观与人类一致，避免潜在风险。通过"许愿精灵"比喻说明，AI需要理解真实意图而非字面指令。当前主流采用HHH标准：有用、诚实、无害。AI发展面临能力与对齐的平衡问题，如同赛车引擎与方向盘的关系。著名的"回形针制造机"思想实验展示了未对齐AI的灾难性后果。实现对齐的技术包括监督微调、人类反馈强化学习和红队测试等。随着AI向AGI发展，对齐问题将超越算力成为最关键的议题。
词袋模型在自然语言处理中的理论演进与应用研究：一项系统性综述
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词袋（Bag of Words, BoW）模型作为自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中最基础且最具影响力的文本表示方法之一，自20世纪末以来持续影响着信息检索、文本分类与情感分析等核心任务。尽管近年来以BERT为代表的深度上下文嵌入模型在性能上实现了显著超越，但BoW模型因其计算效率高、解释性强及可扩展性佳，在特定场景中仍具不可替代的价值。
AI核心知识33——大语言模型之ASR（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-04 619
ASR（自动语音识别）是AI的"耳朵"，负责将语音转换为文字。在传统AI对话系统中，ASR作为第一道桥梁连接物理声音与数字文字，其性能由词错率和抗噪能力衡量。OpenAI的Whisper模型代表了当前ASR技术的最高水平。虽然GPT-4o等原生多模态模型不再需要独立ASR模块，但仍具备其核心功能。ASR技术使大语言模型能够"听见"人类语音，是实现语音交互的基础。
预训练语言模型在NLP中的突破与应用
- BERT模型：一种双向变换器模型，通过在大规模语料库上进行预训练，能够理解句子中词汇间的双向关系，对语言的语境关系有深入的理解。 - GPT系列模型：一种基于变换器的自回归语言模型，擅长根据前文生成下一个词，...
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