综述：青少年心理健康AI（人工智能）应用证据集中于预测，症状改善仅1项研究
发表于《BMJ Open》的范围综述梳理青少年AI（人工智能）心理健康应用证据：95项原始研究中83项报告预测或诊断性能，仅1项报告症状层面有效性，无原始研究提供专门的前瞻性AI安全性评估。
该摘要级证据说明，“AI能改善青少年心理症状”的说法目前缺乏研究支撑，预测准确率不等于临床获益。
研究原始来源可核对
事实与证据边界
该范围综述按Joanna Briggs Institute（乔安娜·布里格斯研究所）指南开展，并按PRISMA（系统综述和荟萃分析优先报告条目）范围综述扩展报告。 检索PubMed/MEDLINE、Scopus、Cochrane Library和ScienceDirect，时间范围2014年1月1日至2026年6月17日。
识别11167条记录，另在修回期间评估1项证据综合，共纳入103个来源，含95项原始研究和8项证据综合。 结构化数据机器学习为最主要技术形式（42/95，44.2%），风险预测或预后为最主要临床功能（45/95，47.4%）。 83项研究（87.4%）报告预测或诊断性能，仅1项（1.1%）报告症状层面有效性。
无原始研究提供专门的前瞻性AI（人工智能）安全性评估。 实施类证据涉及偏见或公平性监测（28/95，29.5%）、隐私或数据治理（26/95，27.4%）、人工监督（19/95，20.0%）、可接受性（18/95，18.9%）和可行性（15/95，15.8%）。 无研究以持续常规照护规模化或实施成本作为主要结局。
分析判断
这是摘要级证据的范围综述，不是随机对照试验，不能证明任何具体AI（人工智能）产品对青少年有效或无效，仅描述研究文献分布特征。 该综述检索英文同行评审文献，纳入研究以英语发表地区为主，不能直接等同于中国校园场景的证据结论。
后续观察信号
- 该综述仅为摘要级证据，需查证全文的纳入研究清单与偏倚评估细节
- 关注中国本土青少年AI（人工智能）心理健康研究的证据分布是否存在类似缺口