Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA034 - PsychSPT AI驱动的心理健康评估系统

全球心理健康危机影响超过9.7亿人，带来了重大的社会和经济挑战，凸显了对有效心理健康评估解决方案的迫切需求。本研究采用设计科学方法，将心理健康评估分解为三个核心任务：表征学习、分类和推理。现有研究往往未能全面地解决这些任务，忽视了医疗信息系统至关重要的实用性、可扩展性和可访问性等关键标准。此外，缺乏孤独感检测数据集、标准化的推理评估框架和清晰的数据集设计标准，阻碍了统一这些任务的进展。为了弥补这些不足，我们提出了一种新颖的训练框架——PsychSPT。它集成了文档级预训练、策略层冻结、多任务和多损失学习以及精炼叙事推理训练，以推进这三个任务。PsychSPT 取得了最佳性能。此外，本文还介绍了一个基于所提标准开发的公开的孤独感检测数据集，以及一个推理评估框架。这些贡献为心理健康评估提供了切实可行的解决方案，并使其能够适应其他自然语言处理领域。此外，我们还基于 PsychSPT 开发了一个 Web 应用程序，为多种用例提供了一个易于访问的自动化工具，例如跟踪个人心理健康随时间的变化趋势以及评估群体心理健康状况。