贾绪计，金 桃，汪 强，林 琳

机器学习及其在心理健康领域的应用

贾绪计，金 桃，汪 强，林 琳

（天津师范大学 心理学部，天津 300387）

机器学习应用于心理健康领域逐渐成为重要的发展趋势。文章从机器学习的相关概念界定出发，梳理机器学习的数据类型和来源，比较不同机器学习算法的优缺点，重点结合传统心理学工具的局限性和机器学习的优势来阐述机器学习在心理健康领域中的应用。最后总结机器学习的局限并提出展望，以期在识别或筛选国民心理健康问题、有效解决或预防心理问题方面发挥积极促进作用，并为临床心理咨询干预提供大数据分析支持，为中国智慧医疗贡献方法学指导。

机器学习；心理健康；心理障碍；算法

《“健康中国2030”规划纲要》指出，健康是促进人的全面发展的必然要求，也是经济社会发展的基础条件。然而心理问题诊断的准确性和干预的有效性一直是心理健康领域的重大挑战，这很大程度上是由于缺乏科学的预测工具。随着国家和社会对心理健康问题的日益关注，研究者越来越多地将现代科技方法（如机器学习）融入到心理健康问题的研究。机器学习作为人工智能的核心已经在许多领域（如金融和医学）都展示了独特的优势，将机器学习应用于心理健康领域已是大势所趋。

一、机器学习的含义及其实现路径

机器学习（Machine Learning）是通过发现大量已有数据和信息的规律，从而对新的、未知的数据做出自动的分析或预测的过程。……