全球医疗健康领域的发展路径，正在人工智能技术的驱动下重新塑造。2025年，国家卫健委等五部门联合印发《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，不仅是一份政策指引，更是一幅明确的技术落地蓝图：到2027年，形成一批具备临床深度的专病专科垂直大模型；到2030年，实现智能辅助诊疗在基层医疗中的普及化应用。这场由国家战略与技术演进共同推动的变革，正在各医疗细分领域寻求实质性突破。

　　在众多专科中，精神心理诊疗呈现出特殊的紧迫性与复杂性。一方面，社会心理需求呈现快速增长，传统的面对面诊疗模式在资源分配、服务效率与可及性方面面临显著瓶颈；另一方面，精神心理评估高度依赖主体陈述与专业判读，诊疗过程中存在诸多本质性难点。正是这种双重特性，使AI技术的介入不仅成为提升效率的工具，更可能成为摆脱临床深层困境的关键：能否实现主观体验的客观化呈现？能否为模糊的心理状态建立量化的评估体系？能否以有限的专业资源覆盖更广泛的人群？

　　“理解AI的价值，首先要审视其致力革新的对象，”中国心理学会心理服务标准化工作委员会主任高文斌教授指出，“过去数十年的计算机化心理测评，主要贡献在于‘迁移’——将纸质量表电子化，实现了数据采集的数字化与便捷化。但其本质仍是‘静态工具’，难以揭示分数背后复杂的关联及其临床意义。医生面对的，依然是需要耗费大量精力进行整合分析的原始数据。”

　　中国心理学会心理服务标准化工作委员会主任高文斌教授进一步阐释：“将AI引入精神心理诊疗领域，意味着对于基础信息梳理与初步整合工作，医生将减少不必要的认知资源消耗于，而AI构建的逻辑平台能够为医生提供迅捷支持，有利于开展更具深度与效率的批判性临床思维与最终决策，从而将人类专家最宝贵的专业智慧，精准聚焦于诊断过程中最具不确定性、最需要经验与创造力的核心环节。”

　　在技术实现层面，可引入DeepSeek等先进大模型技术，与医疗领域进行深度有机融合。“这种融合并非简单的接口调用，而是将大模型在自然语言理解、逻辑推理与内容生成方面的能力，嵌入严谨的循证医学框架之中，确保每一个智能化步骤均遵循科学规范，”复旦大学人工智能专家王壟：表示，“AI在临床场景中的理想定位，是一位深度融合临床知识与计算智能的高阶医生助手，其作用贯穿于诊疗的关键阶段。”

　　在筛查与初步评估环节，AI可引导用户完成预问诊。依托大规模医疗数据与自适应推荐算法，基于用户的实时反馈，动态匹配最精准的评估量表，彻底避免“一刀切”式的冗长问卷，从而在源头提升筛查的精准度与效率。进入分析与解读阶段，AI基于持续演进的大规模医学知识图谱，开展自动化、多维度数据融合与高阶鉴别诊断推理。

　　复旦大学人工智能专家王壟：“传统测评报告往往机械罗列多个量表的孤立结果，依赖医生进行人工‘拼图’与解读。AI辅助解读不仅能解析高维症状特征之间的潜在关联与共现模式，精准识别并阐释共病情况（如焦虑与抑郁共病）的临床意义，更能基于严密的诊断逻辑，自动生成具备临床洞察、可直接支持决策的结构化评估摘要。”

　　心康医学总经理谈俊，从北京大学计算机专业毕业后，一直致力于将心理诊疗技术与计算机技术进行深度融合，创办心康医学，他表示：“心康医学依托多年在心理测评平台积累的百万级临床数据，完成从概念构思到逐步实现到临床落地的关键跨越。心象AI智能测评平台正是这一跨越的结晶，将心理测评与AI技术真融合，突破传统计算机化心理测评，实现AI深度重构心理测评的平台。在这一范式下，AI并非替代医生，而是成为医生的‘外脑’与能力延伸。医生始终是诊疗决策的最终主体与责任方，AI则承担信息处理、线索提供与常规任务执行的助手角色。”

　　二者实现优势互补：AI提供持续、高效的数据处理与模式识别能力，人类医生则贡献伦理判断、复杂情境理解、共情能力与创造性的治疗智慧。这种人机协同模式，或许正是应对精神心理领域复杂性的最优路径。

　　“心象AI”的发布，是心康医学布局AI医疗赛道的开端。在精神心理这类高度人性化的领域，技术革新的最终评判标准，在于其是否增强了人文关怀，而非削弱之。理想的状态是：以算法处理可重复的规律，将人类的时间与情感，真正归还给每一个不可复制的独特生命。