AI 市场赛道 / 健康与心理
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日期以来源公开日为准；“旧闻回顾”是历史编辑档案，不代表今日发生。
一项西班牙横断面探索研究让112名成年人填写伴侣繁荣量表并自由描述亲密关系，再用词典法与基于Transformer（一种神经网络架构）的模型分别提取情绪信号。 结果显示两种方法都与关系幸福度显著相关，Transformer模型在正向与负向情感上相关更强，但并非所有情绪类别一致。 研究属摘要级证据，不能说明可用于诊断或临床干预。
一项真实世界探索性观察研究追踪527名自愿使用大语言模型（LLM）聊天机器人Clare的英语成年人，只有6%完成8周随访，使用量在首周后下降。 小样本配对比较显示，痛苦与社交恐惧评分下降、生活满意度上升，但由于没有对照组且大量参与者非随机流失，这些变化不能归因于Clare； 研究结果来自摘要级别的报告。
发表于《Current Opinion in Psychology》（《心理学当前观点》）的一篇综述提出，理解人工智能（AI）的说服效果不能只看用户对机器可信度的判断。 AI还能通过撰写信息、针对接收者调整内容以及作为情境因素直接影响说服，而且这些作用可能在AI参与未被披露或未被察觉时发生。 对设计AI陪伴与心理内容的产品团队而言，这提示应把透明度和用户知情纳入设计。
一篇发表于《Sleep Science》的摘要显示，研究者对伊朗比尔詹德（Birjand）576名大学生做横断面调查，用随机森林、决策树和SHAP（沙普利加性解释）分析找出失眠的主要预测因素； 自我报告显示“担心睡不着”和压力最突出，焦虑、睡眠卫生差、抑郁也强相关。 该设计只能提示关联，不能证明因果，也不能据此认定AI（人工智能）干预有效。
一篇尚未经同行评审的预印本提出CogOffload（认知卸载）框架，试图解释消费者何时把认知工作交给生成式AI（Gen-AI），以及可能带来哪些后果。 摘要提出三类结果假设：对品牌与产品属性的记忆减弱、对AI（人工智能）生成摘要的记忆增强； 元认知自尊与决策信心被抬高，形成“AI诱发的过度自信”； 决策质量取决于AI可靠性，AI不可靠时复核可带来认知与情绪成本。 以上均为理论命题，摘要未报告实证数据。
一篇尚未经同行评审的预印本提出CogOffload框架，讨论消费者何时把认知工作交给生成式AI（Gen-AI，生成式人工智能）及可能后果。 摘要给出七阶段委托连续谱与基于价值的成本—收益框架，并提出三类结果命题：对品牌和产品属性的记忆减弱、对AI生成摘要的记忆增强； 元认知自尊与决策信心被抬高，形成AI诱导的过度自信并减少继续查证； 决策质量取决于AI可靠性。 摘要未报告实证样本或效应量。
一项针对土耳其23名精神科与心理健康护士的质性访谈显示，生成式AI（人工智能）工具主要用于查阅药物和临床信息； 护士因准确性顾虑普遍采取核对式使用。 受访者认为AI难以满足精神科照护的个体化与关系性需求，提问技巧不足也是实际障碍。 研究提示AI进入精神科护理前需配套培训与系统级实施策略； 结论基于自我报告与特定情境，不能外推为效果证据。
美国AI（人工智能）角色对话平台Character.AI的母公司Character Technologies（美国AI角色对话公司）已于2026年10月12日在特拉华州破产法院申请第11章重整，法院11月4日批准资产出售竞标程序，并确认迪士尼（美国娱乐集团）为部分资产的“初始竞标方”。 这关系到情绪陪伴类AI角色服务的运营连续性，但法院批准的是出售程序，不等于交易已完成，也不涉及产品疗效。
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