基于大语言模型的AI对话代理对青年抑郁焦虑症状的干预效果：一项28天随机对照试验

为解决青年群体情绪问题，研究人员开展了一项28天随机对照试验(RCT)，探索基于大语言模型(LLM)的AI对话代理在短视频平台中对865名青年抑郁焦虑症状的干预效果。结果显示，经过4周对话干预，实验组抑郁和焦虑症状显著减轻，证实LLM技术可有效缓解轻度情绪障碍。该研究为数字心理健康干预提供了新范式。

　　

这项发表在临床试验注册平台(NCT06346496)的研究创新性地将大语言模型(LLM)驱动的AI对话代理整合至短视频应用，针对青年群体高发的情绪障碍开展干预。研究采用严格设计的28天随机对照试验(RCT)，将865名受试者分为干预组和等待组，通过每日人机对话交互结合心理学量表评估。

数据分析显示，仅两周干预即显著降低抑郁症状评分(p<0.05)，至第四周时抑郁和焦虑量表得分均出现统计学显著改善。值得注意的是，疗效与AI伴侣机器人的使用频次呈正相关，提示剂量效应关系。

研究者强调，该LLM基干预方案突破传统认知行为疗法的时空限制，通过短视频平台实现情绪调节技能的"碎片化"传递。特别是对亚临床期情绪问题展现出预防性干预潜力，为数字心理健康(Digital Mental Health)领域提供了可扩展的解决方案。

研究团队声明无利益冲突，所有数据均遵循临床试验报告规范(CONSORT)标准。这项开创性工作证实，适度使用AI对话代理可安全有效地缓解青年群体轻中度抑郁-焦虑共病症状，为移动互联网时代的心理保健开辟新途径。