具体实施方式

为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。

根据本发明的实施例，提供了一种新型的精神健康干预交互系统，该系统依附软件平台，创造一种集评估、沟通、检测、教学为一体的交互模式，目的在于监测用户心理状态，引导用户进行积极的认知管理。系统包括专业合理的认知管理体系、及时准确的数据反馈体系、基于知识库的辅助诊断体系三大体系，具备完整的认知管理、实时反馈、进度跟踪、辅助诊断、隐私保护功能，对大学生进行针对性的专业评估、正向引导和交互式教学，提供使用户安心放心的干预服务。

本发明将精神健康干预与先进的计算机技术融合，图1为本发明各体系间结构关系图，本系统创造一种集评估、沟通、检测、教学为一体的交互模式，使用户可以在手机上自主评估和治疗学习，及时有效的监测用户心理状态，引导用户进行积极的认知管理，大大缩减的精神心理评估和心理治疗的工作量，节约医疗资源。

发明可以以多种形式展示，包括软件应用，小程序，网页应用等。在所述具体实例中以软件应用的介绍，图2为本发明实施例的服务结构示意图。

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图3所示，根据本发明实施例的新型的精神健康干预交互系统，该系统包括专业合理的认知管理单元、及时准确的数据反馈单元及基于知识库的辅助诊断单元；

其中，所述专业合理的认知管理单元，用于构建完整的认知管理体系，用于引导用户对自身情绪管理和认知观点进行系统性、针对性的专业评估，以及正向引导和交互式学习；

用户通过智能终端设备自主完成该单元的学习，并得到及时的结果反馈与进度跟踪；

用户在持续使用中，该单元采集用户的知识信息，为用户构建个性化的用户画像，用户画像引导用户对自身情绪管理和认知观点进行系统性、针对性的专业评估、正向引导和交互式教学。

其中，所述专业合理的认知管理单元包括电子化评估和分析模块、正向性引导和教学模块、交互式沟通和练习模块及数据请求与存储模块；

其中，所述电子化评估和分析模块，筛选了最典型的适合大学生心理状态检测的5大情绪评估问卷，用于通过使用软件平台对情绪评估问卷进行电子化，提供随时随地的在线自我评估平台，并针对性地评估用户心理状态，帮助用户提升对自我心理状态的了解与检测；

所述正向性引导和教学模块，用于通过知识案例讲解、情景式对话引导和自评测试的方式帮助用户对认知歪曲和识别内心消极情绪进行理解，进而学习去除认知歪曲的方法，改善自我情绪认知管理；

所述交互式沟通和练习模块，该模块联系大学生常见情绪问题，用于构造情景式学习环境，并采用测评、学习及测试三步骤法对用户学习管理认知和情绪的方法进行帮助；

对于评估结果数据，所述数据请求与存储模块，用于与电子化评估和分析模块配合，将评估结果对用户进行反馈，用户可以进行多次测评，随时查看结果，了解自己的心理状态。

其中，所述正向性引导和教学模块包括感受和分析模块及心灵探索模块；

其中，所述感受和分析模块，用于用户的认知歪曲自评测试，且为用户提供认知行为知识卡片和交互式测试；

所述心灵探索模块，用于为用户提供学习知识案例及情景式对话交互和测试。

所述电子化评估和分析模块中的情绪评估问卷包括抑郁情绪、焦虑情绪、失眠情况、认知关系及人际关系问卷。

所述交互式沟通和练习模块包括管理情绪、改善人际关系、压力管理、解决拖延及克服完美主义五种主题。

所述专业合理的认知管理单元在使用时的步骤为：

步骤S1，用户通过所述心理评估模块自主完成心理健康测试，通过电子化问卷对自我的抑郁情绪、焦虑情绪、失眠情况、认知关系、人际关系状况进行自主评估诊断，根据评估结果进行自我调整。

步骤S2，用户首先完成所述感受和分析模块的认知歪曲自评测试，了解自我认知情况；用户通过提供的认知行为知识卡片和交互式测试理解情绪产生的原因，学习了解认知行为，负性自动思维和认知歪曲，识别内心的消极想法。

步骤S3，用户通过所述心灵探索模块学习知识案例、在情景式对话交互和测试中逐步识别认知歪曲、去除认知歪曲、改善自我情绪认知管理。

步骤S4，用户结合自身情况选择练习模块，学习和练习管理认知和情绪的方法，可选练习有管理情绪、改善人际关系、压力管理、解决拖延、克服完美主义5大主题。

步骤S5，用户可以随时返回已完成的章节查看学习和测试结果，多次测试观察自我情绪的改善。

所述及时准确的数据反馈单元，用于根据用户的交互数据进行及时的评估反馈及准确的结果分析，且构建交互练习与进度跟踪，提高用户的依从性，同时维护用户隐私，并提供干预服务；

所述及时准确的数据反馈单元采用SpringBoot框架搭建后端，并构建心理评测管理平台，该平台包括量表管理、学生管理、任务管理及文章管理，在用户使用过程中，后端实时接收保存前端操作数据，用户可以在前端查看个人评估结果和针对性建议，管理员可以在后端对信息数据进行整体的维护和管理。

所述基于知识库的辅助诊断单元，用于提供包括查询、辅助诊断及评估等一系列临床决策支持服务，该服务包括多模态数据辅助诊断、文本数据基于规则的诊断和疾病风险预测，方便地为用户提供辅助诊断服务，让用户无论何时何地都能快速了解自我状态。

所述基于知识库的辅助诊断单元由医学样本库和医学知识库双重驱动，辅助软件实现对用户辅助诊断功能。

其中，所述基于知识库的辅助诊断单元包括医疗知识储备和查询模块、自然语言处理模块及辅助诊断模块；

其中，所述医疗知识储备和查询模块，用于采用Neo4j图数据库进行知识库的实现，并利用图连接的性质对相关知识点进行连接，可以以图结构表示知识实体与实体间的关系；

所述自然语言处理模块，用于通过深度学习框架中的双向长短期记忆网络(BiLSTM神经网络)从用户的输入中提取关键信息，并进行自然语言处理，且所得关键信息作为辅助诊断模块的输入，为辅助诊断提供依据，同时根据用户对话和诊断手册，为用户提供用户精神健康等级评估，以及为用户精神健康状态进行辅助诊断；

所述辅助诊断模块，主要依靠自然语言处理模块对用户对话数据的提取，用于根据关键信息、医院对抑郁症的临床诊断手册、用户对话逻辑及心里健康诊断手册提出基于深度树的诊断算法，并为用户提供抑郁程度等级评估。

所述Neo4j图数据库存储相关医疗知识，在反馈结果时调用知识库查询相关知识点。

所述基于知识库的辅助诊断单元在使用时的步骤为：

步骤SS1，采用了Neo4j图数据库构建知识库，存储相关医疗知识，在反馈结果使调用知识库查询相关知识点。

步骤SS2，采用深度学习框架中的双向长短期记忆网络，在用户的输入中提取出关键信息，从而进行自然语言处理。

步骤SS3，依靠所述自然语言处理模块对用户对话数据的提取，依据用户对话和诊断手册，给出较为合理的用户精神健康等级评估，对用户精神健康状态进行辅助诊断。

综上所述，借助于本发明的上述技术方案，本发明具有专业性强、针对性高、操作简易、耗时短、一致性高和可重复评估随访等特点，在大学生心理问题日益严重的现在，能有效和及时的帮助大学生鉴别心理问题风险，并引导大学生进行认知管理和情绪改善，大大缩减的精神心理评估和心理治疗的工作量，节约医疗资源。本发明具备专业评估体系，涵盖常见心理问题问卷，全面高效地评估检测大学生精神健康状态，操作性强、耗时短、一致性高和可重复评估随访。本发明提供电子化评估问卷，具备及时反馈、历史存储和隐私保护功能，大大缩减的精神心理评估的工作量，节约医疗资源。本发明使用先进的计算机技术支持，采用知识库融合多模态多领域知识、多模态情感大数据感知等核心技术为各种功能实现提供坚实基础。本发明主要面向大学生群体，具有高针对性，联系大学生精神状态特征设计环节和案例，以高校为基础，促进大学生心理健康，保障家庭-校园-社会稳定和谐。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。