智能化心理健康评估：从神经网络到AI Agent的比较研究

摘要

心理健康问题是全球公共卫生领域的一大挑战。传统的心理健康评估方法主要依赖于临床心理学家通过面谈、心理测试和行为观察等方式进行，这些方法虽在个体评估中具有一定准确性，但评估周期长、成本高，难以满足大规模筛查的需求。因此，心理健康评估领域亟需引入高效、智能的技术手段。人工智能(AI)技术的迅猛发展为心理健康评估带来了新的契机。一方面，径向基函数(RBF)神经网络通过模拟大脑神经元的功能，利用RBF来处理复杂的心理健康数据，具有较强的适应性和泛化能力；另一方面，AI Agent专家系统则通过融合专家知识和规则驱动的分类机制，不仅可以动态评估和适应个体心理状态的变化，还能提供详细的解释和建议，提高了评估结果的解释性和可信度。本研究将RBF神经网络与AI Agent专家系统引入心理健康评估领域，并比较了这两种代表性技术的优劣。实验结果表明，RBF神经网络在中小规模数据和非线性问题上具有较高的准确性和稳定性，而AI Agent专家系统在分类结果的解释性和知识集成方面表现优异，并能够以较低的成本实现高效的心理健康评估，适应不同类型的评估任务。

关键词

心理健康评估 / 神经网络 / AI Agent / AIGC