AI 心理 / 持续研究主题
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伦敦国王学院团队入选Wellcome心理健康数据奖英国2026年度六个获资助团队之一，将开发工具，利用大语言模型（LLM）把精神健康电子健康记录（EHR）中碎片化的用药信息转为可供研究使用的纵向用药史。 工具面向研究人员、英国国家医疗服务体系（NHS）分析师和政策团队，用于分析处方轨迹、换药和多种药物同时使用。 项目由Yamiko Msosa博士领导，设在英国国家卫生与照护研究院（NIHR）生物医学研究中心（BRC）Maudsley信息学主题组，尚处开发阶段，未披露临床或服务效果。
美国研究团队在Nature. Mental health（《自然·心理健康》）发表摘要级研究，开发面向青少年焦虑与抑郁披露的临床医生参与评估工具AMHART（青少年心理健康AI（人工智能）回应工具），并用三个大语言模型（LLM）组成的评估器，对ChatGPT-5、ChatGPT-4、Claude-4.5与Gemini-2.5的多轮对话打分。 摘要称焦虑相关标准覆盖高于抑郁，中度表现覆盖高于重度表现，但未给出模型间排名或临床有效性结论。
一篇发表于《美国精神科护士协会杂志》的综述梳理2019至2025年文献，讨论AI（人工智能）在筛查、风险预测、临床决策支持和患者参与中的应用及其伦理与公平问题。 摘要认为，AI作为决策支持工具有助提升评估与参与，但算法偏见、表现不稳定、隐私和过度依赖AI建议等问题仍在，需以AI素养、能力与治理支撑安全、公平落地。
韩国江南Severance医院在ClinicalTrials.gov（美国临床试验注册库）注册一项单臂前瞻性研究，评估基于大语言模型（LLM）的精神科问诊辅助系统。 110名照护者将在儿童青少年患者初诊或复诊前远程完成最长约30分钟的AI（人工智能）自适应访谈，系统生成结构化临床报告并给出9类预设目标疾病的筛查候选，最终诊断权仍归临床医生。 研究预计入组120人，以汇总灵敏度为主要结局指标； 注册信息于2026年10月15日发布。
一项发表于《JMIR AI》、仅见摘要的横断面混合方法研究，在德国一家大学医院心理治疗门诊连续纳入812名至少有一种精神健康诊断的门诊患者，245人（30.1%）自报曾为心理健康使用大语言模型聊天机器人（LLM-CB，基于大语言模型的心理支持聊天工具）； 使用者偏年轻、女性、受教育程度较高、学生或失业。 197人中有121人（61.4%）自报曾在个人危机情境下使用，其中82人（67.7%）认为体验没有帮助。 研究提示，门诊心理社会评估中询问此类工具使用情况可能有参考价值； 但该结论来自摘要、非随机设计，不能说明聊天机器人有效或有害。
一项在德国大学医院心理治疗门诊开展的横断面混合方法研究，连续纳入812名至少有一种确诊精神障碍的门诊患者，发现245人（30.1%）曾用基于大语言模型（LLM）的聊天机器人处理心理健康问题。 报告使用者更可能年轻、女性、受教育程度较高； 在197名报告危机情境使用者中，61.4%曾在自述个人危机时使用，其中67.7%认为体验没有帮助。 证据范围限于摘要，无法据此判断临床效果或因果关系。
一项发表于《JMIR mental health》的系统综述汇总18项2021至2025年的研究，评估聊天机器人与AI（人工智能）对话代理在成人心理筛查和评估中的效果、准确性、可靠性与可接受度。 摘要显示，基于规则的聊天机器人信度较高、可接受度良好； 大语言模型在抑郁和焦虑筛查中报告的敏感度为0.84至0.93、特异度为0.80至0.96，多数研究报告用户满意度不低于70%，但老年人群存在使用障碍，研究质量异质且关键维度偏倚风险中等。 作者结论是这些工具应配合而非取代临床判断。 该来源仅为题录/摘要，未提供全文数据，不能据此判断临床有效性或因果关系。
ISRII 最新论文列表收录 AiTAPI 量表验证研究，说明 AI（人工智能） 心理产品评价正在从泛化满意度走向结构化测量。
美国心理学会第 29 分会下属专业组织发布工作组报告。
以下为公司或产品来源的公开陈述，不等于独立效果验证。
美国远程心理治疗机构 Talkspace 发布由治疗师撰写、临床人员审核的科普文章，把“AI（人工智能） 焦虑”描述为围绕人工智能未来影响的持续担忧，并明确它并非正式精神健康诊断。 文章引用 Pew 研究中心与美国国家精神卫生研究所（NIMH）资料，区分轻度、中度与需就医的表现，并给出呼吸放松、循序渐进接触 AI、设定数字边界等日常应对方式。 这些方法属于一般焦虑应对经验，文章未提供针对“AI 焦虑”的临床试验数据。
哈佛大学校刊 Harvard Gazette 刊发对 MIT（麻省理工学院）社会学家 Sherry Turkle 的访谈，讨论其新书《Artificial Intimacy》。 她认为聊天机器人使用第一人称回应是一种“欺骗”，会制造有人真正关心用户的错觉，并批评医疗、教育等领域把聊天机器人当作低成本替代方案。 这是学者观点，不是人群对照研究结论。
以 Therabot 试验的公开机构材料为起点，区分症状变化、比较对象、临床监督与真实世界适用范围。
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