人工智能和基于规则的对话式代理在缓解抑郁、焦虑和压力方面的有效性：一项元分析

《npj Digital Medicine》：Effectiveness of AI and rule-based conversational agents for depression, anxiety and stress: A meta-analysis

　　

摘要

抑郁症、焦虑症和压力是全球主要的健康问题，而医疗资源的有限获取进一步加剧了这些问题。对话式代理（Conversational Agents，简称CAs）包括基于人工智能（AI）和规则的系统，能够提供可扩展的心理健康干预措施。这项系统评价和荟萃分析研究了48项随机对照试验中CAs干预措施的有效性，这些试验共涉及28,071名参与者。研究结果显示，CAs在减轻抑郁症状（SMD：?0.27）、焦虑症状（SMD：?0.20）和压力（SMD：?0.26）方面具有显著但较小的效果。研究采用了稳健方差估计（Robust Variance Estimation，简称RVE）方法来处理研究内部的依赖性，结果与随机效应模型一致。亚组分析探讨了异质性的来源，发现临床人群和短期干预措施的效果更为显著。荟萃回归分析未发现干预时机对结果有显著影响。尽管部分研究存在数据缺失或选择性报告的问题，但总体偏倚风险较低。这些结果为使用对话式代理作为减轻心理症状的有效干预手段提供了证据。未来需要进一步研究以评估其长期效果以及如何将其最佳地整合到心理健康服务体系中。