智能数字疗法的心理认知健康应用

报告题目：智能数字疗法的心理认知健康应用

报告人简介：叶士青，现任台湾“中央”大学计算机工程教授，博士生导师。1994年获得台湾交通大学工学硕士，2008年获得美国南加州大学计算机科学博士学位。工作经历包括南加州大学、复旦大学、中山大学、阳明交通大学。主要研究方向包括数字疗法、精准医疗与神经康复工程，致力于将元宇宙技术与神经生理及行为感知深度融合，开发基于循证医学的数字疗法，结合神经刺激技术，应用于临床干预。此外，积极运用人工智能技术，构建基于机器学习和深度学习的辅助诊断与评估模型，实现个性化精准医疗服务。近年来，深入推动大模型（LLM）融合情感计算技术，开发数字虚拟人，用于临床辅助问诊以及心理咨询。同时，基于云计算与物联网技术，建设智慧健康服务平台，推进数字处方与远程医疗等功能的实现。叶教授承拥有授权发明专利超过10项，在国际学术期刊及会议上发表论文逾150篇，代表性期刊包括 IEEE Transactions on Biomedical Engineering、IEEE Transactions on Affective Computing、IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering、IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine 等。根据 Google Scholar 数据，其近五年学术影响力指标为：H-index 为 26，i10-index 为 52。

报告简介：近年来，人工智能、神经传感、数字疗法与心理科学的融合，正在推动心理健康评估与临床干预从传统主观量表和访谈，走向更客观、量化与个性化的新模式。本次讲座将围绕数字科技如何赋能心理学研究与应用展开，重点介绍叶教授团队在多模态神经生理与行为感知方面的研究成果，包括脑电图、心率变异性、眼动追踪、皮肤电、呼吸、血氧、肌电、压力感测与动作捕捉等技术。这些数据可作为情绪、注意力、认知负荷、压力反应与心理韧性的客观表征，并结合机器学习与深度学习方法，支持心理状态的动态建模、早期识别、过程监测与精准介入。团队相关应用涵盖抑郁症、焦虑、自杀风险、ADHD、自闭症、脑震荡后认知评估、压力监测与生理反馈放松训练，并延伸至校园心理健康、注意力训练与认知行为干预等场域。近年来，团队亦积极发展生成式AI与大语言模型在心理健康服务中的应用，结合情感计算、自然语言交互、数字虚拟人、元宇宙、云计算与物联网，探索心理预问诊、情绪支持、康复陪伴、远程评估与数字处方等创新模式。讲座将进一步讨论AI心理健康服务的价值、限制与挑战，促进心理学与智能科技的跨领域合作。

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