中国心理健康产业科技创新研究报告

心病“新”医中国心理健康产业科技创新研究报告November

2022前言u

随着心理健康认知的提升以及收入水平的提高，大众对心理健康服务的需求继而慢慢释放出来，市场潜力巨大。心理健康产业与创新技术的融合也为产业带来了新的发展机遇。各科技创新企业基于自身优势进入这一赛道，为心理健康产业注入了新的技术融合形式、新的数据源、新的应用模式。u

但总体来看，中国心理健康产业科技创新发展还处于早期阶段。各参与方正在积极推动制定统一的行业标准和规范，探索“新”的市场应用及商业模式，以精准医疗为发展方向，提高数字化运营和服务能力，使心理健康服务更有温度。u

《心病“新”医

——

中国心理健康产业科技创新研究报告》u

本报告从科技创新的角度扫描了整个心理健康产业，挖掘产业科技创新发展背后驱动因素、分析技术融合原理及创新应用、并解析产业生态结构与创新业务模式、最终给出科技创新企业发力点、未来发展方向和路径，完成了对整个心理健康产业科技创新的研究与解读。21

研究范围及产业背景1.1概念与研究范畴1.2产业发展阶段1.3产业发展背景1.4产业发展痛点与科技创新方向2

心理健康产业科技创新应用分析2.1产业科技创新应用矩阵2.2产业数据层创新应用2.3AI系列技术创新应用2.4虚拟现实技术创新应用2.5脑机接口技术创新应用2.6数字疗法创新应用目录2.7主流技术创新应用发展潜力评估C

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心理健康产业科技创新业务模式分析3.1企业图谱3.2产业创新生态结构与业务模式总体分析3.3产业内各领域创新业务模式分析3.3.1情绪调节及心理咨询领域创新业务模式分析3.3.2精神诊疗领域创新业务模式分析3.4产业创新业务模式评估4

心理健康产业科技创新发展建议4.1不同阶段的创新企业发力点4.2创新企业未来发展方向4.3创新企业未来发展路径1

研究范围及产业背景1.1概念与研究范畴1.2产业发展阶段1.3产业发展背景1.4产业发展痛点与科技创新方向2

心理健康产业科技创新应用分析2.1产业科技创新应用矩阵2.2产业数据层创新应用2.3AI系列技术创新应用2.4虚拟现实技术创新应用2.5脑机接口技术创新应用2.6数字疗法创新应用目录2.7主流技术创新应用发展潜力评估C

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心理健康产业科技创新业务模式分析3.1企业图谱3.2产业创新生态结构与业务模式总体分析3.3产业内各领域创新业务模式分析3.3.1情绪调节及心理咨询领域创新业务模式分析3.3.2精神诊疗领域创新业务模式分析3.4产业创新业务模式评估4

心理健康产业科技创新发展建议4.1不同阶段的创新企业发力点4.2创新企业未来发展方向4.3创新企业未来发展路径1.1

心理健康产业科技创新的概念与研究范畴u

心理健康（mental

health），同躯体健康相对应，指个体内部心理过程和谐一致、与外部环境适应良好的稳定的心理状态，包含情绪体验、自我认知、人际交往、认知效能、适应能力五大维度。从医学诊断的角度，当心理状态异常且有病理症状时，则称作精神障碍。根据《精神障碍诊疗规范》（2020版》，精神障碍可分为16大类，如双相障碍、抑郁障碍、焦虑障碍等。背景研究u

心理健康产业科技创新研究范畴：依据疾病严重程度与人群需求级别，心理健康应用领域可分为情绪调节、心理咨询，以及精神诊疗。亿欧智库：心理健康产业科技创新概念辨析与研究范畴无病理症状情绪体验有病理症状双相障碍云计算大数据物联网AI技术分析内部体验抑郁障碍焦虑障碍睡眠障碍一般心理问题严重心理问题疑似神经症概念定义心理非健康心理异常自我认知心理健康精神障碍人际交往认知效能适应能力模式分析外部关系技术支撑成瘾行为所致障碍……VR/AR脑机接口……心理健康产业应用领域研究范畴发展建议健康/亚健康人群临床级别人群情绪调节心理咨询精神诊疗来源：亿欧智库51.2

心理健康产业进入创新发展期：进入国家规划，信息技术受到重视u

我国心理健康产业初期发展相对缓慢，主要蓄力于人才培养。近年来，心理健康和精神卫生相关的政策体系及法律法规逐步完善，心理健康产业得到自上而下的扶持和助力。借力互联网医疗的发展势头，云计算、大数据、物联网、区块链、第五代移动通信（5G）等新一代信息技术正与心理健康防治逐步融合，并得到政策和资本的支持。汶川地震、新冠肺炎疫情等灾难使公众对心理健康的需求激增，也提高了公众对线上医疗等科技创新的接受度。背景研究亿欧智库：心理健康产业发展阶段2020年至今2006年-2019年创新发展期1951年-2005年初步探索期技术分析缓慢发展期2020年新冠肺炎疫情爆发，医护人员与居民的心理健康均受到政策关注，公众的心理疾病自助性提高，体验新科技意愿增强。2021年，国家心理健康和精神卫生防治中心正式设立，直属国家卫健委，作为国家级专业机构开展相关调查、宣传行业咨询、提供教育培训等，促进全国心理健康和精神卫生防治体系不断健全。2006年心理政策首次被写进中央报告，心理健康进入国家规划。随着精神卫生法颁布、《“健康中国2030”规划纲要》审议通过，心理健康、精神障碍进入法律视野并受到国家战略关注。期间发生的汶川大地震等灾难带来的巨大创伤进一步增强了国家和公众对心理健康的关注。自1951年新中国第一所心理研究机构被批准设立后，心理学科逐步被纳入教育体系，并于2000年被确定为国家一级学科，学科建设和人才储备发展均较为缓慢。模式分析发展建议来源：亿欧智库61.3.1需求释放：疫后全球心理健康问题凸显，心理健康产业发展机会较大u

全球心理健康问题凸显：新冠肺炎疫情爆发前，全球心理健康状况已不容乐观，据《世界精神卫生报告》显示，2019年全球心理疾病患病人数近十亿。国内心理健康问题同样严峻，据中国精神卫生调查（CMHS）显示，我国居民终生任意精神疾病（除老年期痴呆）的加权终身患病率为16.6%。相比之下，据IDF显示，2021年中国成年人糖尿病患病率仅10.4%。新冠肺炎疫情爆发后，心理健康问题更加突出，其中抑郁症和焦虑障碍患病人数显著增加。背景研究u

国民心理健康意识提升：越来越多人认识到心理健康工作的重要性，据《中国国民心理健康报告》显示，2020年有94%的调查对象认为心理健康工作“重要”

，比12年前提高6.1个百分点，说明国民的心理健康意识有所增强，为产业发展提供了潜在认知基础。亿欧智库：2019年全球心理疾病患病情况亿欧智库：新冠疫情爆发前后亿欧智库：国民对心理健康工作的重要性评估技术分析全球抑郁、焦虑障碍患病情况变化9.7亿人患有心理疾病25.60%27.50%4.803.1594.00%3.822.473.74提高6.1%模式分析88.60%2.982.461.93发展建议新冠疫情爆发前新冠疫情爆发后2008年2020年1

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8受心理健康问题困扰抑郁障碍病例数（亿人）焦虑障碍病例数（亿人）认为“重要”的人数占总调查人数比重抑郁障碍患病率（%）焦虑障碍患病率（%）：WHO，CMHS，IDF，《中国国民心理健康报告》（2019-2020），亿欧智库71.3.2

供给不足：产业发展受困于人才与资源不足，科技创新有其必要性u

中国心理健康行业人才缺口较大，心理学专业本硕博毕业生远少于美国等发达国家。同时国内高校及科研机构的培养能力有限，据2022年9月数据，国内仅有23所高校进入ESI（EssentialScienceIndicators）精神病学/心理学学科排名前1%，其中最高排位北京大学仅位于全球第225名。背景研究u

相比发达或高收入国家，我国精神卫生诊疗资源同样有一定差距，精神科医护人员、设施数量、资金投入都相对不足，加之公众认知、社会偏见等观念影响，患者就诊的积极性和依从性不高，导致仅有少数精神疾病患者接受过治疗。心理健康产业发展受困于供给能力不足，客观上为科技创新提供了发展机会。技术分析亿欧智库：2020年中美心理学专业亿欧智库：2019年中国与发达或高收入国家精神诊疗资源对比亿欧智库：2016年中国本硕博毕业生人数（万人）精神疾病患者治疗率0.602每十万人精神科医护数/人模式分析7.7036.55每万人精神科病床数/张123.157.138%0.041精神病专科医院人均投入/美元发展建议235.061.07中国本科毕业生美国硕士毕业生博士毕业生中国发达或高收入国家（欧美日等）：中国心理学会、ESI（2022年9月）、GeneralPsychiatr、《亚太地区精神卫生综合评价指数报告》（2016），亿欧智库81.3.3政策驱动：国家政策密集出台，逐步具化引导技术与心理健康深度融合u

自2016年《“健康中国2030”规划纲要》发布以来，心理健康日益受到国家战略关注，相关政策从宏观指导逐步细化为平台与机构的建设、技术手段的应用以及相关规范等。其中使用新兴技术手段健全心理健康服务体系，在中央政策中被多次提到。亿欧智库：2016-2022年中央心理健康相关政策背景研究8月

《“健康中国2030”规划纲要》加强心理健康服务体系建设和规范化管理，加强对常见精神障碍和心理行为问题的干预；创新互联网健康医疗服务模式。2016年2017年1月

《国务院关于印发“十三五”卫生与健康规划的通知》1月

《关于加强心理健康服务的指导意见》鼓励开展基于互联网技术的心理健康服务相关设备和产品研发，完善基础数据采集和平台建设。强化精神疾病防治；开发可穿戴生理信息监测设备等移动医疗产品；全面实施“互联网+”健康医疗益民服务，促进云计算、大数据、物联网、移动互联网、虚拟现实等信息技术与健康服务的深度融合，提升健康信息服务能力。技术分析11月

《关于印发全国社会心理服务体系建设试点工作方案的通知》鼓励医疗卫生机构运用互联网等信息技术，拓展精神卫生和心理健康服务的空间和内容；鼓励医疗联合体通过互联网技术，实现医疗资源上下贯通、信息互通共享，便捷提供预约诊疗、双向转诊、远程医疗服务，提高服务质量。2018年2020年7月

《关于支持新业态新模式健康发展

激活消费市场带动扩大就业的意见》以互联网优化就医体验，打造健康消费新生态；规范推广慢性病互联网复诊、远程医疗、互联网健康咨询等模式。4月

《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》探索推进互联网医疗医保首诊制和预约分诊制，开展互联网医疗的远程会诊、多点执业、线上生态圈接诊等改革试点、实践探索和应用推广。模式分析10月

《关于加强和完善精神专科医疗服务的意见》丰富精神专科医疗服务技术手段；推广精神疾病诊疗领域适宜医疗技术项目，并逐步向基层下沉；积极引进精神疾病领域先进治疗技术；加快推进“互联网+”、远程医疗等信息化服务模式，利用信息化手段引导优质医疗资源下沉，便捷患者就医，提升医疗服务整体效率。3月

国家心理健康和精神卫生防治中心正式设立9月

《关于公布5G+医疗健康应用试点项目的通知》多个应用于精神心理健康领域的项目入围，包括5G+虚拟现实技术远程精神心理健康管理、基于

5G+人工智能的心理/精神健康服务与管理体系建设等。培养专业人才，开展相关技术研究，促进成果转化；推进心理健康和精神卫生防治领域信息化建设，促进全国心理健康和精神卫生防治体系不断健全。2021年发展建议5月

《国务院办公厅关于印发“十四五”国民健康规划的通知》依托实体医疗机构建设互联网医院，推动构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式；推广应用人工智能、大数据、第五代移动通信（5G）、区块链、物联网等新兴信息技术，实现智能医疗服务、个人健康实时监测与评估、疾病预警、慢病筛查等；健全社会心理健康服务体系，推广精神卫生综合管理机制，提高常见精神障碍规范化诊疗能力，鼓励上级精神卫生专业机构为县（市、区、旗）、乡镇（街道）开展远程服务。2022年来源：亿欧智库91.3.4

资本关注：整体较为分散，企业需寻求疫后持续可行的商业模式u

近十年，国内资本一直在关注心理健康领域，但规模上数量少、金额小，当前获得融资的企业多集中在靠前的轮次，资本多点尝试，产业发展先发优势不明显。借势2015年互联网的兴起以及海外心理健康赛道的起步，国内相关投资随之增长并出现小高峰，但此后产业内仍在探索可持续的业务模式，资本投入没有明显增长。背景研究u

2020年新冠疫情爆发带来的经济冲击让资本更趋冷静，但公众对心理健康关注的提升、对免费心理热线等公益服务的需求，为实力较强的心理健康企业提供了发展机遇，吸引投资出现新的上扬趋势，随着疫情防控逐步常态化，企业需要在流量引入之后进一步寻找持续可行的商业模式。亿欧智库：2022年中国心理健康领域亿欧智库：2013-2022年心理健康领域亿欧智库：2013-2022年中国心理健康获得融资企业当前阶段分布各轮次投资事件数量（件）投资事件数量（件）及金额走势（亿元）技术分析2.114.22141210837354.189.48252119131398模式分析113.0810.6651.666.7628.445.865.584.283.873.39

3.1920.48发展建议0(统计截至2022年7月)2013

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2022(1月-7月)(1月-7月)种子轮、天使轮企业占比(%)Pre

B、B、B+轮企业占比(%)

C、C+轮企业占比(%)战略投资企业占比(%)

已上市企业占比(%)Pre

A、A、A+轮企业占比(%)PreA、A、A+轮C、C+轮PreB、B、B+轮已上市投资事件金额（亿元）投资事件数量（件）战略投资：亿欧数据101.3.4

资本关注：数字化平台与技术驱动型企业更受资本青睐u

2021年至今，心理健康领域共有34起投资事件，涉及25家企业，包含技术驱动的系统研发商、细分病种干预平台、数字化医疗平台、泛心理服务品牌等，其中多数企业的业务都与科技创新有不同程度的融合。其中壹点灵、昭阳医生、好心情、简单心理获超亿元融资，多家企业在不到两年时间内获得连续融资，可以看出资本偏向商业模式较为成熟的心理数字化平台以及科技实力较强的技术驱动型企业。背景研究亿欧智库：2021-2022年7月心理健康领域企业融资情况企业简称企业类型融资时间融资轮次融资金额未披露企业简称HeartlyLabFLOW冥想企业类型冥想练习体验App精神健康品牌融资时间2021年7月2021年8月2021年9月2021年10月

C+轮2021年10月

A轮2021年11月

天使轮融资轮次种子轮天使轮C轮融资金额数千万人民币数百万美元小懂健康精神心理分析诊疗平台2021年3月战略融资VR/AR心理健康系统研发商2021年3月2021年8月A轮A+轮未披露数千万美元望里科技精神心理领域移动医疗平台2亿人民币1亿人民币技术分析好心情2021年3月Pre-A轮未披露IBT无疆科技

脑科学智慧医疗公司2021年12月

Pre-A+轮

数千万人民币心景科技聆心智能VR医疗服务提供商精神心理诊疗服务商数千万人民币未披露2021年3月天使轮数百万人民币数百万人民币Hope壹点灵抑郁症自助康复训练app心理健康服务平台泛心理学自媒体2021年12月

战略投资AI数字疗法精神健康服务商2021年4月

B轮2021年12月

B+轮数千万人民币2亿人民币正岸健康2021年11月

Pre-A轮数千万人民币模式分析2021年12月

B轮2022年3月2亿人民币1亿人民币Knowyourself2021年5月2022年3月Pre-B轮B轮数千万美元数千万美元简单心理心理健康咨询服务平台B+轮心岛日记西湖心辰日记APP2021年12月

天使轮2021年12月

天使轮1千万人民币数百万美元自闭症儿童康复训练服务平台2021年5月2022年7月C+轮D轮未披露未披露大米和小米AI心理咨询服务商恩启Ingcare

孤独症康复服务平台2021年6月2021年6月A++轮未披露未披露小小神经元NeuroSmart自闭症康复与干预服务2021年12月

A轮未披露Alsolife昭阳医生康宁医院慧创医疗儿童自闭症干预平台Pre-B轮发展建议精神健康辅助诊疗服务平台精神心理健康咨询服务提供商2021年6月2021年6月B轮数亿人民币曼朗医疗镜像科技2022年1月2022年3月2022年3月Pre-A轮天使轮A轮数千万人民币数千万人民币五千万人民币精神专科医疗机构股权融资（已上市）心理健康服务商脑功能医疗设备研发应用商2021年7月2022年6月A+轮Pre-B轮上千万人民币近亿元人民币基于循证心理干预的数字健康品牌暂停实验室：公开数据，亿欧智库111.3.5学术研究：心理健康科技创新研究热度逐年提升，数字系统成果显著u

随着后疫情时代全球心理需求不断攀升，心理健康领域积极寻求更高效、科学、智能的方法手段以增强医疗服务能力，相关学术研究与日俱增。据PubMed数据库，全球学界对心理健康科技创新的研究热度逐年提升。随着2018年全球科技创新进入爆发期，学界随之加快步伐寻求新兴技术与心理健康医疗服务的结合点，2019年研究成果明显大幅增加。背景研究u

近五年来，从科技角度切入心理健康领域的研究中，人工智能技术、大数据技术、虚拟技术、脑机接口技术呈新兴态势。其中以大数据、云计算、人工智能等技术为基础的心理评估、咨询等数字系统研究成果较多；虚拟现实技术与脑机接口技术在心理健康的应用场景研究还在起步阶段。亿欧智库：2012-2021年PubMed关键词“mentalhealthtechnology”相关文献新增发布量（篇）749亿欧智库：2017-2022年PubMed“mentalhealthtechnology”相关文献分布（篇）技术分析2,3665121,840484模式分析3883463343213026093201254763发展建议2012

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2021数字系统人工智能大数据虚拟技术脑机接口文献新增数（篇）注：统计截至2022年7月文献数（篇）：PubMed数据库；搜索关键词：onlinepsychotherapy\AI

mentalhealth\bigdatamentalhealth\VRmentalhealth\BCI

mentalhealth，亿欧智库121.3.6

科技支撑：新兴技术发展推动产业应用优化u

信息技术的发展同步推动了心理健康产业传统主体与人工智能、人机交互等技术的应用紧密结合，促进形成诊前咨询、诊中诊疗、诊后康复保健、慢性病管理、健康预防等大健康生态深度融合系统。截至2022年，心理健康产业持有专利信息的高新技术企业占比三分之一，心理健康产业企业科技创新积极性较高。背景研究u

人工智能技术、虚拟现实技术、脑机接口技术等的发展为心理疾病与精神障碍的治疗手段提供了更多可能性。如基于人工智能技术的智能心理机器人、以VR/AR技术为基础的虚拟现实暴露疗法，可应用于治疗创伤后精神压力症、焦虑障碍和恐惧症等。企业、科研机构等也在不断探究创新科技与心理健康诊疗应用场景的结合。从“科技+心理”专利申请数量来看，研究人工智能技术与心理健康诊疗结合的企业集中度相对较高。技术分析亿欧智库：截至2022年心理健康产业持有专利信息的企业类型分布亿欧智库：2017-2021年企业申请“科技+心理”专利数量706050403020100心理健康产业创新发展27%模式分析73%人工智能

传感技术脑机接口

VR/AR5G/云计算

大数据

物联网发展建议20172018201920202021大数据+心理AI心理机器人人工智能+心理物联网+心理语音/视觉+心理高新技术企业非高新技术企业智能化心理系统注：统计截至2022年7月：亿欧智库根据天眼查、亿欧数据131.4

产业科技创新方向：新数据获取方式、新技术融合形式与新业务模式u

亿欧智库梳理了心理健康产业的领域、手段及其痛点，并得出产业科技创新方向为：新的数据获取方式、新的技术融合形式与新的业务模式。领域情绪调节心理咨询精神诊疗背景研究收集资料确立方案周期治疗诊断Ø

晤谈Ø

量表测评Ø

仪器、实验室筛查治疗随访/复查Ø

团体/个人心Ø

消极情绪转移Ø

积极情绪社交Ø

适度情绪宣泄理健康课程Ø

团体/个人心理测评结果筛查Ø

团体/个人心理辅导咨询室Ø

填写个人背景情况表格Ø

机构进行调查Ø

谈话法、观察法

：确定求助者心理问题类型及后续咨询方案和方法Ø

短程、中程、长程心理咨询Ø

支持性心理疗法等手段Ø

药物治疗Ø

心理治疗Ø

物理治疗Ø

医生随访Ø

患者复查技术分析Ø

空间时间受限：心理课程建设受场地和时间影响因素大。Ø

效率低：传统大规模心理测评筛查耗时耗力。Ø

及时性低：难以常态化服务，无法及时应对突发情绪。Ø

存在信息壁垒：缺乏全国性统一医疗系统。Ø

就医门槛高：就诊距离长，患者复诊意愿降低，增加复诊难度。Ø

医疗资源紧张：医生无法持续上门跟进或电话随访。Ø

空间时间受限：

Ø

积极性低：依Ø

准确性低：受

Ø

就医门槛高：Ø

专业性要求高：访谈难度大，很大程度依赖咨询师经验。Ø

效率低：时间耗费较长，对于评估、筛选问题的过程要更加细致。Ø

治疗周期长：心理治疗多以中、长程咨询为主（6-12月、1-3年）。Ø

依从性低、经济压力大：对患者依从性要求高。长期治疗成本高。传统冥想、运动等方式疫情期间无法及时找到合适场地开展，宣泄负面情绪受限。Ø

积极性低：部分心理障碍者不愿意参加积极社交。赖患者的主动配合。部分患者在填写资料时会隐瞒信息。Ø

效率低：缺乏统一系统，调查耗费时间过长、消耗大量人力物力。患者记忆偏差影响，时效性较差，往往只受时间空间的限制；治疗周期长。模式分析痛点能做前瞻性诊

Ø

依从性低：疗，难以开展患者自行换药或减药影响治疗周期，停药复发率高。回溯性研究；Ø

效率低：耗费时间长、结果的科学性和客观性有待考证。发展建议创新新的数据获取方式新的技术融合形式新的业务模式更加全面、客观地从医院、体检、企业、学校等获取底层数据面部情绪识别、语音情绪识别、聊天机器人、虚拟现实暴露疗法、脑机交互情绪识别、数字疗法消费级的个性化情绪调节与咨询严肃级的精准化辅助诊断与干预来源：亿欧智库141

研究范围及产业背景1.1概念与研究范畴1.2产业发展阶段1.3产业发展背景1.4产业发展痛点与科技创新方向2

心理健康产业科技创新应用分析2.1产业科技创新应用矩阵2.2产业数据层创新应用2.3AI系列技术创新应用2.4虚拟现实技术创新应用2.5脑机接口技术创新应用2.6数字疗法创新应用目录2.7主流技术创新应用发展潜力评估C

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心理健康产业科技创新业务模式分析3.1企业图谱3.2产业创新生态结构与业务模式总体分析3.3产业内各领域创新业务模式分析3.3.1情绪调节及心理咨询领域创新业务模式分析3.3.2精神诊疗领域创新业务模式分析3.4产业创新业务模式评估4

心理健康产业科技创新发展建议4.1不同阶段的创新企业发力点4.2创新企业未来发展方向4.3创新企业未来发展路径2.1

心理健康产业科技创新应用矩阵u

下图为心理健康产业应用场景与技术融合得出的功能模块，并基于人工智能技术（AI）、虚拟（增强）现实技术（即Virtual

Reality

和Augmented

Reality，以下简称虚拟现实技术）

、脑机接口技术提炼出心理健康产业主流技术融合形式，分别为：面部情绪识别、语音情绪识别、心理聊天机器人、虚拟现实暴露疗法、脑机交互情绪识别和数字疗法。背景研究情绪调节心理咨询精神诊疗计算机视觉智能语音生物标志物识别、疾病状况综合评估、心理疾病症状自动判断面部情绪识别语音情绪识别深

知度

识学

图习

谱抓取生态化信号，分析情绪特征技术分析AI自然语言处理大数据理解信息，给出高质量回复信息结构化处理，精准化匹配问卷及咨询师数据资料库，医学知识库构建，匹配个性化治疗方案心理聊天机器人技术模式分析5G/云计算/边缘计算物联网用户精神心理数据存储、共享、传输虚拟现实暴露疗法传感技术环境感知、身体指标监测构建沉浸式环境重塑神经脑机交互情绪识别发展建议虚拟（增强）现实技术构建虚拟场景进行交互训练网络数字疗法脑机接口技术脑电监测、神经反馈训练来源：亿欧智库162.2

数据获取创新：来源多维化、测量精准化、手段私密高效化u

获取客观、真实、有效的数据是心理筛查、诊断和干预的基础。传统心理学以自我报告法为主来分析人的行为和心理，其数据主要来源于问卷量表、过往案例，存在主观性偏差、受制于测量的人力物力、时间和开销大、难以规模化等不足。借助技术手段与设备获取心理数据已成为趋势，其中移动端获取的数据覆盖人群广、设备依赖低、私密性高，设备端获取的数据则覆盖人群较低、易产生对抗性，但在专业人员辅助使用下客观性、准确性高。心理健康领域数据层的创新结合移动端、设备端、人工三方多维度、多场景获取数据。背景研究u

新数据来源于不同场景，基于临床进行多中心实验，通过算法清洗、测算，再基于行业内的新标准工具做锚定。新兴技术运用可以使得数据来源更多维、测量更精准、收集手段更私密高效以及数据结构化。亿欧智库：心理健康数据的获取手段亿欧智库：心理健康数据的获取创新移动端设备端技术分析数据来源于真实场景下（医院、企业、社区、学校等）的业务服务数据、专家访谈、与医院研发合作获得的临床诊断真实数据；基于临床数据不断训练模型。ØØ覆盖人群广（就医意愿不足人群）可检测真实疾病状态+情绪状态，弥合实验室和实际落地的差距，增强模型鲁棒性低设备依赖，可规模化，未来服务场景可从医疗级别到消费级别转化私密性强，借助移动终端可随时随地记录，无需与他人互动，减少病耻感对疾病筛查的影响Ø覆盖人群较低，仅针对院内就诊患者或特别岗位场景在医院或其他检测场景下，检测者容易产生对抗性。可链接客观指标；院内设备可配备HRV的部分模块，接入相关数据进行评估模式分析收集数据后运用前端筛查工具进行信息评估，以临床验证、医生随访、专家访谈等方式评估修订，结合行业内诊断标准，重复确定数据标签的准确性。ØØØØ发展建议划分数据为多个逻辑组，进行分型入组，根据专家的技术经验将不同组合进行细化。多维数据来源高效私密收集精准测量手段数据结构化Ø基于问卷量表和过往案例，时间长、枯燥、弃检率高、准确率低人工来源：专家访谈，公开资料，亿欧智库172.3.1

AI系列技术：应用范围广，无侵扰、多手段采集生态化信号u

人工智能技术结合大数据、云计算，分为感知智能、计算智能、认知智能等发展阶段，其强大的分析处理能力，适配于精神科医疗资源不足、临床诊断流程复杂、病因难判断的痛点。现主要人工智能技术在心理领域的应用有感知层的图像识别、视觉识别、语音识别技术，认知层的自然语言处理、知识图谱技术以及计算层的大数据分析、深度学习技术。背景研究u

心理数据的采集分为侵扰式、无侵扰式两大类，目前AI技术以无侵扰式采集为主，即无需通过用户的自我报告或者配合客观指标的测试，与用户零接触的测量方式，利用人工智能技术实现信号采集。其中采集的信号内容包含行为信号、语音信号、语义信号等，主流采集技术主要依靠面部情绪识别、语音情绪识别以及基于NLP-对话系统的心理聊天机器人。亿欧智库：AI技术在心理领域应用亿欧智库：生态化信号采集与AI技术手段技术分析收集非结构化数据，自然语言处理技术快速提炼有自然语言处理知识图谱效信息转化为精神障碍诊断体系可用的结构化语言。知识图谱将结构化与非结构化数据（如临床数据及实验室数据、心理诊断标准、先验模型等）整合，为医生提供决策支持与分析参考。行为数字化生态化信号生态化识别生态化信号行为信号采集内容技术手段面部情绪识别语音情绪识别NLP-对话系统模式分析结合生物识别技术及视觉算法、语音算法识别个体生物信号，提取分析数据深层次特征，如：情绪信息、语音信息、声学信息等，可自动计算量表得分，也可进行自动化识别。语音识别视觉识别面部表情、眼动、躯体行为（步态、手势等）语音信号声学、语言、情感语义、情感清洗、分析大规模心理数据，针对语音数据集、HRV数据、视频数据等建立模型（如心理常模、基于心理变量人工神经网络预测模型等），预测研究对象的心理特征并针对不同障碍提出处理意见，通过分类和回归分析进行模型评估和应用。发展建议大数据分析深度学习语义信号来源：专家访谈，公开资料，亿欧智库182.3.2

AI-面部情绪识别：面部信号获取便捷，面部表情检测动静结合u

面部情绪识别是基于人工智能技术，用于分析来源于不同图片、视频中的情绪的技术。一般从摄像头、社交媒体页面、视频库等获取信号，进行静态与动态的面部表情检测，再将情绪状态归类；面部情绪识别通常基于深度学习算法，经过人脸信息预处理、特征学习、情绪识别三阶段；在精神心理疾病领域，面部情绪识别技术可用于预测患病几率、辅助诊断，以及辅助提升医疗人员的照护质量。背景研究u

面部情绪识别存在着数据准确性、算法公平、数据隐私以及用户反应性等内生风险。亿欧智库：面部情绪识别的原理、路径亿欧智库：面部情绪识别的痛点ØØ可能加剧已有的基于肤色和种族的歧视。信号输入面部表情检测情绪状态归类ØØ面部表情因人而异，且无法完全表达情绪。数据准确性算法公平当数据主体因医疗状况或身体损伤导致面部肌肉暂时或永久性瘫痪时，情绪可能会被算法误判，导致一系列错误分类甚至误诊等。技术分析ØØØØ监控摄像头社交媒体页面网络流媒体视频库数据主体个人设备ØØ静态：面部特征

C

VØ

基本情绪类别：技术限制所获取的数据质量，如摄像机角度影响、面部遮挡部分影响。情绪产生原因难以准确判断。点的位置分析动态：面部特征点的位置变化如愤怒、喜悦等复合情绪类别：如悲伤等ØØ深度学习模式分析ØØ使数据主体更易受操纵，如识别揭示脆弱情绪状态，心理上强迫人们做出他们本不会做的事情。个人可能因意识到识别存在而改变自己习惯，或避开部署了该技术的特定地点，以试图维护自觉及保护自我。ØØ远程非触式抓拍面部表情，加之无感化处理的隐蔽性，导致数据主体可能无法自由对个人数据处理进行授权或表态。数据主体无从知晓个人情绪信息收集方、收集用途等。人脸信息预处理特征学习情绪识别数据隐私用户反应人脸检测人脸对齐数据增强人脸归一化概率预测；卷积神经网络使用支持向量机等浅层分类器进行分类发展建议来源：专家访谈，公开资料，亿欧智库192.3.3

AI-语音情绪识别：识别信息丰富，生成信号客观可重复u

语音情绪识别，即给定一段语音信号，计算机自动判断出说话人的多维度信息。⼈的语⾳产⽣是包含“⼤脑认知活动”和“身体肌⾁运动”的复杂的多系统协调过程。语音信号包含声学、语言、情感三层信息，其运动纤维⾼度机械化，所生成的语⾳信号具有客观的、可重复的特征。语音识别流程经过语音信号处理、特征提取、情绪建模三个阶段，其中涉及的识别算法有传统算法、基于深度学习的算法和端到端算法。背景研究u

语音生物标志物是与临床结果相关的语音音频信号的特征或特征组合，可用于精神心理疾病的筛查、诊断、病情监测，以及AI+CBT、数字疗法的干预手段。然而，受情绪定义模糊、数据稀缺且标注困难的影响，语音情绪识别技术难度大。亿欧智库：语音情绪识别的原理、路径与痛点语音产生语音信号语音数据分析情绪定义模糊ØØ情绪本身具有非常强的主观性和不确定性，和说话人本身心理状态、生活习惯、表达方式相关，情绪理解与听众的理解方式和生活背景密切相关。技术分析ØØØ大脑：启动认知/语音计划身体：行为执行肺部运动，气流通过声道声带振动：产生语音ØØØ声学信息：持续时间、发声、强度、音高、音色语音信息：语用、语义、词汇、语法、重音、音素情感信息：唤醒、效价、自信、同理心等ØØ人类不易察觉的、不自觉的声学参数变化；语音数据具备客观性、可重复性原理研究表明人对情绪的识别率仅有约60%，机器识别判断显然更加困难。痛点模式分析数据稀缺且标注困难ØØ情绪数据包含自然情绪语料和人造语料。语音信号特征提取算法情绪建模自然情绪语料难以获得，需大量人为处理工作，标注一致性难以保证，且出于隐私保护不宜公开。路径Ø当前研究多基于人造情绪语料。一般通过模拟或诱导获得。模拟方式操作简单，但受发音人本身表达能力影响较大，语料泛化能力不足；诱导方式下语料真实度高，但风险较大，同样受到标注主观性影响。传统算法深度学习算法端到端算法发展建议将手工特征LLDs、HSFs输入机器学习算法模型进行训练将特征提取部分自动化，即由一系列卷积核自动提取的特征代替人工设计的特征系统（深度学习框架）直接从原始语音信号中学习情感信息，可省略特征提取的步骤来源：专家访谈，公开资料，亿欧智库202.3.4AI-心理聊天机器人：运用NLP-对话系统，有知识、有个性、有情感u

对话系统作为自然语言处理（NLP）的子集，可在各类智能算法的支撑下，使机器理解人类语言的意图并通过有效的人机交互执行特定任务或做出回答。基于NLP-对话系统的心理聊天机器人为实现信息处理能力、社交连接能力，需具备知识运用、个性体现、情感识别三大核心功能。NLP-对话系统在精神心理领域中可满足用户不同层级的需求，进行辅助诊断，并运用于数字疗法-数字药中。u

聊天机器人同传统心理咨询服务相比，心理门槛低、技术应用空间大、费用低；但是在当前技术下，心理领域标签AI模型化、AI逻辑翻译以及数据隐私导致的样本偏差仍是聊天机器人实现真正的拟人化交互过程中面临的挑战。背景研究亿欧智库：心理聊天机器人的技术原理与路径对话系统亿欧智库：心理聊天机器人的应用、优势及痛点ØØØ心理门槛低：机器人相较于人，在心理沟通环节上更容易让人打开心扉。情绪调节技术分析满足不同层级的用户需求，包括但不限于情绪、陪伴、给予建议等。任务导向型开放域型优势技术应用空间大：心理问题在语言上有很强映射，为语义理解技术创造了应用空间。帮助用户完成特定任务与用户开放式聊天互动自然语言理解对话情境费用低：可在一定程度将昂贵的心理健康服务费用降低到可负担状态。对话状态跟踪端到端的神经网络模型编码对话对话状态对话管理将用户的输入信息处理为符合精神心理诊断体系的计算机符号表达，并与医学专业诊断关联映射，为理解用户输入辅助诊断模式分析解码ØØ心理领域标签AI模型化：1.数据标注由专业人士完成，标注成本昂贵；2.类别体系越细致、越复杂，AI模型学习越困难；3.受数据标注一致性影响。对话策略回复自然语言生成聊天机器人提供底层架构支持。AI逻辑翻译：1.将咨询师的认知和语言，翻译成AI逻辑过程中，面临语义理解、个性一致性、共情交流的问题；2.患者治疗效果的评估，需依据过往数据案例，精准动态评估，而AI难以量化个体治疗效果。痛点知识运用个性体现情感感知发展建议数字疗法情

感计

算知

识知识理解

图

谱高质量回复结合循证算法模型与NLP生成模型的情感支持能力，为用户提供数字疗法解决方案。Ø

情绪感知Ø

情感支持Ø

心理疏导ØØØ

固定一致个性Ø

说话风格Ø数据隐私与样本偏差：受心理咨询过程的隐私性要求，行业在建立和训练模型时取得的数量有限/存在样本偏差，导致模型能力局限。信息处理能力社交连接能力来源：专家访谈，公开资料，亿欧智库212.4.1

虚拟现实暴露疗法：高浸润实时可控交互训练，实现心理服务闭环u

虚拟（增强）现实技术通常与传统暴露疗法结合，以认知行为疗法（CognitiveBehaviorTherapy，CBT）作为补充。其中虚拟现实暴露疗法（VirtualRealityExposureTherapy，VRET）是目前心理治疗的首选方案之一，具备可控、反复暴露、高度浸润的特性，可同国际经典的神经心理训练范式结合，如放松训练、正念减压训练、生物反馈训练、催眠训练。背景研究u

虚拟现实心理训练通常通过生理传感器采集生理指标，借助高性能计算机的海量数据处理，输出虚拟现实场景到训练者佩戴的虚拟现实头显，构建高沉浸度的虚拟现实体验。训练者通过在虚拟场景中实现情景反馈与实时交互训练，由此提升对应激事件的耐受力，实现心理危机干预、特定心理能力的提升。此外，采集的生理指标与生物反馈数据也可用于心理评估、报告生成，实现心理服务闭环。亿欧智库：虚拟现实技术与精神心理疗法结合亿欧智库：虚拟现实心理训练路径技术分析脉搏、血氧、协调度、放松度、压力指数、EEG情景反馈放松训练(情景放松、反馈放松、互动放松)虚拟现实头显等生物反馈参数操作可控生理传感器生理指标正念减压训练催眠训练模式分析无线控制手柄VRETCBT反复暴露生理指标、生物反馈数据交互训练发展建议生物反馈训练……心理测评虚拟现实心理训练报告生成高度浸润情景体验眼动训练应激训练游戏体验来源：专家访谈，公开资料，亿欧智库222.4.2

虚拟现实暴露疗法：沉浸性、私密性、交互性、想象性提升诊疗效果u

虚拟现实技术凭借其沉浸性、私密性、交互性、想象性的优势，可将临床现有的精神心理疾病人工治疗方法数字化、规范化，在辅助诊断和干预中发挥重要作用，并对不同场景和不同组合方案进行临床有效性的验证。结合AI技术，可通过推荐算法和深度学习算法，提供个性化诊疗方案，更大程度发挥技术在提升效率和效果方面的优势。背景研究u

虚拟现实技术在精神心理疾病方面的应用主要有焦虑障碍/恐惧症、神经发育障碍、成瘾所致障碍和认知障碍等。亿欧智库：虚拟现实技术在精神心理领域的应用价值亿欧智库：虚拟现实技术在精神心理疾病的应用举例病症应用帮助用户暂时跳出现实生理或心理痛苦，进入更有利于开展的三维环境用户可在丰富的虚拟场景中开展单人或多人的模拟训练、游戏互动技术分析沉浸性交互性利用虚拟现实技术特有的沉浸性、交互性、构想性，与传统焦虑障碍/

临床焦虑障碍治疗方法相结合，在保障循证医学的原则和有恐惧症效性、安全性的基础上，为患者创造安静舒适的睡眠环境，在听觉与视觉上予以心理引导及护理，最终提升治疗效果。减少人工治疗中周围光线、环境带来的干扰，通过更逼真的场景使患者更易专注于治疗实现更具针对性、及时性的医患之间的传感交互；实现低成本、高效率的远程问诊虚拟技术基于神经可塑性（neuro-plasticity）原理和传统注意力训练方法，结合VR感知技术和显示技术，使用户在仿真环境中接受全方位感官刺激，进行沉浸式、交互式游戏化训练，调动用户的主动性注意，提高注意力程度。神经发育障碍模式分析为用户提供安全、保密地体验模拟环境的方式模拟现实，在虚拟环境中超穿越空间和时间的限制私密性构想性以线索暴露、厌恶疗法等心理治疗技术为核心，通过虚拟现实和生物反馈技术，构建以戒毒线索、厌恶场景、放松场景为主线的沉浸性环境，降低个体对成瘾相关线索的条件性反应，帮助延长复吸周期、降低复吸率。成瘾所致障碍用户在VR非现实环境中接受度更高，回避行为减少；强度和次数均可预先设定，数据获取更及时允许创建在现实生活中不道德、非法或危险的环境以辅助治疗发展建议以神经可塑性原理为依据，通过反复练习使患者大脑形成适应外界环境的神经网络，结合虚拟现实技术帮助患者强化特定大脑神经元和脑区之间的链接功能。根据患者评估诊断的结果，对多种认知能力进行训练，帮助患者改善认知功能。认知障碍通过推荐算法和深度学习，提供个性化诊疗方案，更大程度发挥技术在提升效率和效果方面的优势AI来源：专家访谈，公开资料，亿欧智库232.4.3

虚拟现实暴露疗法：处于起步阶段，需重视设备性能、用户体验等u

当前虚拟现实技术在心理健康领域的应用仍处于起步阶段，仍存在成本、疗效、技术以及伦理法律等方面的困扰。u

虚拟技术与精神心理融合的关键方向在于，提升VR/AR设备性能，改善用户体验，推进临床效果，以及助推大规模应用。亿欧智库：虚拟现实技术在心理健康领域的应用痛点及关键发展方向背景研究VR中的感知距离与实际物理距离存在偏差，会导致错误的空间知觉，从而影响视觉发育；长时间接触VR可能会导致眼睛干涩、头痛、恶心和出汗等副作用。空间压缩Ø

提升VR/AR设备性能：寻求渲染画质、速度、带宽等多目标规划最优解；改善网络环境实现更高速率、更广连接和更低时延。技术分析用户在虚拟环境中成功对抗精神心理障碍，不一定保证在现实生活成功迁移。在治疗精神分裂症等更复杂的疾病时，对妄想和幻觉如何从现实世界转化为虚拟世界的预测不足。景。虚拟迁移Ø

改善用户体验：增强近眼显示，提升显示屏幕的分辨率、刷新率并降低功耗；解决场景限制，消除晕眩感。关键发展方向虚拟现实技术的真正开发成本很大程度上取决于所选择的硬件和软件；当前虚拟现实技术的软硬件成本问题仍然是大规模应用的阻碍。痛点成本效益模式分析Ø

推进临床验证：获取多维场景下全面、客观的底层数据源，优化虚拟现实治疗方案，提高个性化服务的能力，并在疗后及时监测跟进。治疗效果用户在虚拟环境中投射和体验情绪具有个性化、主观化特征，且在治疗师控制之外，可能会对治疗效果产生不利影响。发展建议Ø

助推大规模应用：降低硬件成本，提升性价比，释放市场潜力；打破软硬件平台分化限制，提高跨终端平台的兼容性。由于技术发展较新，尚未全面厘清其伦理影响。随着

VR治疗影响范围的扩大，有必要正式确定限制、副作用、免责声明、隐私法，尤其是与法医案件有关的事项。伦理法律来源：专家访谈，公开资料，亿欧智库242.5脑机交互情绪识别：识别脑电信号，覆盖筛查、辅助诊断、干预环节u

相较于其他信号，脑电信号可以提供更多深入、真实的情感信息。通常采用信号分析、传统机器学习和深度学习的方法对脑电信号进行情绪识别及分析，其中脑电情感特征提取包含时域特征、频域特征、时频特征三个维度，具有复杂的递归隐藏单元的递归神经网络（RNN）已成为对脑电信号（EEG）进行建模的主流选择。背景研究u

基于脑电信号的情绪识别可用于精神心理疾病的发病机制筛查、辅助诊断和干预，主要应用于抑郁症/焦虑症、认知障碍、神经发育障碍等。亿欧智库：脑机接口技术在精神心理疾病的应用举例应用亿欧智库：脑机接口技术情绪识别的技术原理与路径病症脑电信号技术分析1.通过脑机接口设备获取并分析脑电波，开发针对抑郁和焦虑的客观测量方法，帮助医疗保健专业人员更容易和客观地诊断抑郁症。信号分析传统机器学习深度学习2.利用基于脑机接口的神经反馈训练进行干预。抑郁症/焦虑症3.通过多模态情感脑机接口和脑深部电刺激方法治疗难治性抑郁症，改变传统药物治疗由于药物分布在全身，很难集中到脑内的现状。4.基于脑电情绪响应的人格量化测评方法，可通过大五人格测评得分异常情况实现对个体抑郁、焦虑水平的评估。提取功率频谱密度特征及微分偏侧与因果差异特征，用于情绪识别诱发受试者情绪，获取对应脑电信号，识别不同情绪并从EEG数据中提取特征，使用支持向量机分类使用RNN和CNN获取EEG中的情感特征模式分析时域特征频域特征时频特征RNN特征提取1.通过对病患脑电波的检测发现阿尔茨海默病早期症状，幷加以相关刺激（光、电等）产生有益脑波，从而改善认知和记忆；2.通过硅芯片的电信号对大脑信息进行复制以实现记忆移植，通过植入芯片可以帮助局部大脑受损、中风和老年痴呆症患者恢复记忆。GRULSTM认知障碍（以阿尔茨海默症为例）发展建议ØØØRNN具有记忆功能，与序列密切相关，可用于解决时间相关问题，但不易处理长时依赖问题。LSTM和GRU旨在解决RNN长期记忆和反向传播中的梯度消失和梯度爆炸等问题。首选无创手段干预，有创干预技术还有很大局限性；在疾病早期，针对儿童状态进行神经反馈训练治疗；结合神经反馈训练的电子游戏，可以使得神经反馈训练更加有效、新颖、有趣。神经发育障碍相比LSTM，使用GRU效果相当且参数更少、更易于训练，提高训练效率。来源：《脑机接口技术在医疗健康领域应用白皮书》，其他公开资料，亿欧智库252.6

数字疗法：运用创新技术可实现智能干预及全程监测管理u

创新技术与医学原理结合：心理健康数字疗法通过创新技术手段将现有的医学原理或者标准化治疗方案转化成以应用软件为驱动的干预措施，数字疗法的实现依托于一些关键技术，如人工智能、大数据分析、云计算、物联网、虚拟现实、脑机接口等技术的发展。u

实现智能干预及监测管理：精神障碍的治疗周期较长，效果好坏很大程度依赖患者的依从性，医生的时间与精力也不足以支撑持续的患者随访与定期访问。数字疗法依托于人工智能、大数据、云计算、物联网技术可以进行疾病的持续评估检测、干预方案智能匹配、患者全程治疗行为的监测与提醒，并及时将信息反馈给医生和院端。虚拟现实、脑机接口等技术的发展也使数字疗法治疗方案更多样化，适配不同患者的需求。背景研究亿欧智库：心理健康数字疗法功能流程技术分析患者真实数据、心理模型数据真实世界数据/病因规律收集

云及AI医生技术自动化分析报告院内专家企业引擎Ø

自动化评估分析报告生成，提高治疗效率Ø

可及时与患者互动，掌握治疗进度与情况Ø

协助医生科研统计，提供科研数据人工智能大数据不断优化临床模型寻找干预有效模式分析云计算自动上传物联网靶点、修订患者虚拟现实脑机接口医学图谱心理常模Ø

提供多样化治疗方式手段，动态结构化题目组合Ø

驱动患者坚持治疗、提高可及性Ø

提高医患互动体验感Ø

节省就医费用发展建议患者端软件医生端系统实验室医生完成对患者状态的评估、给出医疗建议…..来源：公开资料、专家访谈等、亿欧智库262.7总结：AI系列发展潜力大，脑机交互情绪识别需待技术成熟与临床验证u

亿欧智库从数据采集便捷度、识别/干预准确率、设备需求度以及规模化可能性四个方面来衡量与分析心理健康产业主流技术融合的竞争力与待挖掘潜力。其中，各技术识别/干预准确率均较