综述：“人类思维与机器的交汇：人工智能在临床心理学实践中的角色”：一项叙事性综述

《Clinical Psychology & Psychotherapy》：Mind Meets Machine: A Narrative Review of Artificial Intelligence Role in Clinical Psychology Practice

　　人工智能在临床心理学中的应用与挑战，涵盖评估、干预及数字表型学领域，强调算法偏见、伦理规范及临床监督的重要性。

　　

摘要

背景/目标

随着人工智能（AI）技术的融合，临床心理学正在经历一场深刻的变革。虽然该领域传统上是从心理动力学理论发展到认知行为学和基于证据的方法，但AI的出现既带来了前所未有的机遇，也带来了新的挑战。因此，这篇叙述性综述批判性地评估了AI在临床心理学实践中的整合情况，涵盖了从评估和诊断到干预和后续护理的整个过程。它采用了一种分析视角，区分了经过临床验证的工具和实验性原型，并根据当前标准对研究质量进行了评估。

方法

我们对近期文献进行了全面的叙述性回顾，重点关注了关于机器学习（ML）、深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）在心理评估和治疗中的应用、通过智能手机和可穿戴设备进行数字表型分析，以及在临床实践中实施AI辅助护理模型的相关研究和专家意见。

结果

AI技术越来越多地被用于自动化评估评分和分析多模态数据，提高了客观性和可扩展性，但仍需要临床医生的持续监督以解决偏见和可解释性问题。在治疗环境中，由AI驱动的对话式代理和混合型的“AI在循环中”系统在支持患者参与度和个性化方面显示出潜力，尽管仍存在伦理和关系方面的问题。

结论

AI为某些评估、监测和分诊任务提供了机会，但相关证据仍然存在异质性。临床应用应逐步进行并加以评估，优先考虑外部验证、校准和以患者为中心的结果。

总结

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• AI开始支持心理评估和监测，但经过验证的工具仍然有限。
• “AI在循环中”的模型通过补充而非取代临床医生的判断来提升护理质量。
• 数字表型分析和可穿戴设备能够实现可扩展的个性化监测，但需要严格的验证和监督。
• 伦理、法律和隐私保护措施对于确保公平性、透明度和患者信任至关重要。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

作者无需报告任何相关信息。