综述：AI聊天机器人对医护人员心理健康支持的范围综述

（编辑推荐）本综述系统评价了AI聊天机器人（AI chatbots）在医护人员心理健康干预中的应用现状，涵盖自然语言处理（NLP）、认知行为疗法（CBT）等技术，揭示其通过个性化、可及性支持缓解焦虑、抑郁和职业倦怠（burnout）的潜力，同时指出需进一步标准化协议验证有效性。

　　

背景

医护人员长期面临职业倦怠（burnout）、焦虑和抑郁等心理问题，传统心理干预因可及性和隐私性受限难以满足需求。人工智能（AI）聊天机器人通过即时、匿名的交互方式成为新兴解决方案。本文基于Arksey和O’Malley框架，对8个数据库的2465篇文献进行筛选，最终纳入10项研究，探讨AI聊天机器人对医护人员心理健康的支持效果。

方法

研究采用范围综述方法，聚焦AI聊天机器人的算法类型（如NLP、规则型和学习型）、交互模式（移动端与网页端）及核心功能（如筛查、CBT技术）。纳入标准包括针对执业医护人员的研究，排除无法获取全文的文献。

结果

技术特征：60%的聊天机器人采用NLP算法，60%通过移动端交付。交互以1:1为主，部分整合群组聊天或人工教练支持。干预内容：70%含心理健康筛查功能，40%应用CBT技术，其他包括正念训练（mindfulness）、行为激活（behavioral activation）等。效果评估：4项研究显示焦虑、抑郁症状改善，但1项报告抑郁评分短暂升高；职业倦怠量表（OLBI）得分显著降低（P
<0.05）。用户体验方面，91%参与者认为操作便捷，但完成率差异大（14.3%-73%）。

讨论

优势与挑战：NLP算法能模拟自然对话，提供个性化支持，但规则型机器人灵活性不足。临床意义：聊天机器人可作为一线工具，通过危机管理功能（如自杀风险评估）及时干预。然而，长期疗效和跨文化适用性需进一步验证。未来方向：需优化算法动态适应性，平衡标准化与个性化，并延长随访周期。

结论

AI聊天机器人展现了缓解医护人员心理压力的潜力，但当前证据仍处于初级阶段。未来研究应聚焦多中心临床试验，细化设计以提升干预精准度，最终推动其在医疗系统的规模化应用。

（注：全文严格基于原文数据，未扩展结论；专业术语如GAD-7^f
、PHQ-9^g
等量表均保留原始标注。）