综述：人工智能聊天机器人对大学生心理健康与幸福感有效性的快速系统评价

《Frontiers in Psychiatry》：Effectiveness of artificial intelligence chatbots on mental health & well-being in college students: a rapid systematic review

本综述系统评估了AI聊天机器人对大学生心理健康（如焦虑、抑郁）及幸福感的干预效果。结果显示，多数基于认知行为疗法（CBT）的聊天机器人（如Woebot）能显著改善PHQ-9、GAD-7量表评分（p<0.05），但其应用仍受研究异质性和高脱落率限制，未来需加强随机对照试验（RCT）标准化设计。

　　

1 引言

大学阶段是充满学术、社交和经济压力的关键发展期，近80%大学生表示被责任压垮，75%缺乏充足心理健康服务。COVID-19大流行后，35%大学生符合重度抑郁症标准，39%符合广泛性焦虑障碍标准。传统心理咨询面临污名化、高成本、预约等待时间长等障碍，而AI驱动的聊天机器人凭借24/7可用性、匿名性和低成本提供认知行为技术（CBT）等循证支持，成为有前景的解决方案。

2 方法

本快速系统评价遵循加速证据合成指南，检索2014-2024年PubMed、PsycInfo等4个数据库。采用PICO框架制定纳入标准，使用PEDro量表和约翰·霍普金斯证据等级评价研究质量。最终纳入9项研究（n=1,082人），重点关注聊天机器人对DSM-5定义的心理健康问题或幸福感的干预效果。

3 结果

8项研究（89%）报告至少一项心理健康指标显著改善：Woebot两周内使PHQ-9抑郁评分降低22%（Δ=-3.16, p<0.05）；Jibo机器人提升心理幸福感22%（RPWS:21.28→25.96, p<0.01）。有效干预共同特征包括：CBT模块整合、每日互动、文化个性化（如针对学生的ARU）。主要评估工具为GAD-7（5项研究）、PHQ-9（4项研究）和PANAS（4项研究）。研究质量差异较大（PEDro评分1-7分），高脱落率（最高61%）限制结果普适性。

4 讨论

聊天机器人尤其适合高压力学术环境，其匿名特性可减少求助障碍。但当前研究存在三大局限：缺乏危机升级处理机制、过度依赖可能延迟人工求助、结局指标不统一。与普通人群研究相比，本综述首次明确将学术压力作为干预靶点，如ARU展示出缓解学业压力的可行性（Working Alliance Inventory: Δ=-1.71, p=0.03）。未来需建立混合护理模式，将聊天机器人作为传统咨询的补充而非替代。

5 结论

基于CBT的聊天机器人是改善大学生心理健康的有前景工具，尤其需注重个性化设计和持续参与（≥2周）。建议将标准化评估工具（PHQ-9/GAD-7）与人工咨询转介协议整合，在考试期等高压阶段进行试点应用。