德国大学医院门诊调查：812名心理治疗门诊患者中约三成曾用通用大语言模型聊天机器人处理心理健康问题
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。
研究在6个月内对德国一家大学医院心理治疗门诊的连续样本收集大语言模型聊天机器人（LLM-CB）使用数据，共812名至少一种精神健康诊断的门诊患者报告了相关使用情况； 245人（30.1%）自报曾为心理健康使用，其中使用频率为一次69/217（31.8%）、每周118/217（54.4%）、每天30/217（13.8%）。
使用者更可能年轻、女性、受教育程度较高、为学生或失业。 197人中有121人（61.4%）自报曾在个人危机情境下使用，其中82/121（67.7%）认为该体验没有帮助。 使用与纳入诊断组中诊断数量的关联较弱且不精确； 焦虑和进食障碍诊断者使用较多，躯体形式障碍者较少。
事后多变量分析提示，进食障碍较高使用与躯体形式障碍较低使用在调整年龄后减弱，而焦虑障碍较高使用仍然存在。 聊天机器人在多个维度上总体评价偏正面，尤其是当自报危机情境使用被体验为有帮助时。 对开放题的定性分析显示使用经验涉及四个方面：一般心理帮助、疾病特异性帮助、信息帮助、日常帮助。 发表时间为2026年10月9日。
这是目前少见地在真实门诊人群中刻画通用聊天机器人心理健康使用的研究，价值在于把“谁在用、在什么情境下用、用后感受如何”从舆论讨论落到可测量的门诊样本，而非评价某一产品效果。 需注意边界：仅见摘要、无全文、非随机设计，相关性不等于因果，自报数据存在回忆与选择偏倚，单一德国大学医院门诊样本不能外推到其他地区或一般人群。
后续观察信号
- 获取JMIR AI全文，核实30.1%、61.4%、67.7%等比例的分母口径与缺失数据处理方式
- 核查该门诊样本的年龄、性别与教育分布，评估与校园人群的可比性
- 检索是否有研究比较通用聊天机器人与专业人工支持在学生群体中的使用路径差异
- 关注是否出现关于“询问AI（人工智能）聊天工具使用”作为评估项的信效度研究