文献计量研究：2003至2023年AI（人工智能）与大学生心理健康论文1722篇，抑郁焦虑为最主要议题
一项发表于《Frontiers in Psychology》的文献计量研究，检索Web of Science核心库，纳入2003至2023年间1722篇AI（人工智能）与大学生心理健康英文文献。
结果显示年发文量总体上升并在2022年达峰，抑郁和焦虑是最主要议题，机器学习应用范围最广； 作者提出需加强国际与跨学科合作。 该研究为文献计量分析，仅反映论文元数据的热度与主题分布，不验证任何AI干预的临床效果。
研究由武汉大学、湖北中医药大学等机构作者完成，发表于Frontiers in Psychology（2024年3月7日）。
检索Web of Science核心库，限定Article、Early Access、Book Chapter、Conference Proceedings，时间2003年1月至2023年12月，语言英文，2023年12月29日初检3117篇，两名评审独立筛选后纳入1722篇。 分析显示：年发文量逐步上升并于2022年达峰；
Journal of Affective Disorders与Psychiatry Research为最高产和最具影响力来源； 中国、美国及其高校贡献显著； 主要心理健康议题为抑郁和焦虑，机器学习与AI（人工智能）应用范围最广； 研究热点包括影响大学生心理健康的因素与AI应用。 作者提出需加强国际与跨学科合作。
这是对既有文献的计量梳理，说明AI（人工智能）与大学生心理健康已成为持续升温的研究主题，中国机构和期刊在其中占有可见位置。 但发文量与关键词热度不等于技术成熟：研究集中指向抑郁、焦虑与机器学习，更多反映数据挖掘与预测类研究活跃，而非AI陪伴或数字疗法已被证实有效。
原文引言亦引用心理与药物治疗通常仅对30%至50%患者有效的既往文献，提示该领域仍缺乏可靠的个体化手段； 此为引述他人研究，不是本研究的实证发现。
后续观察信号
- 该研究结论段关于AI（人工智能）优势与风险的表述是否为作者推断而非实证结果
- 2024年后该领域发文趋势是否延续2022年峰值
- 被识别为高影响力的期刊是否发表过干预类临床试验