一种基于大语言模型智能体的抑郁症辅助评估方法

本发明公开了一种基于大语言模型智能体的抑郁症辅助评估方法，其特点是该方法包括：a）汉密尔顿抑郁量表的结构化处理；b）构建基于大语言模型的动态提问智能体，实现主题提问的动态选择与调整；c）构建多维度评分智能体，得到抑郁症状的分项评分；d）构建临床决策智能体，生成风险预警并给出个性化诊疗与干预建议等步骤。本发明本发明与现有技术相比具有实现自然语言形式的实时交互，模拟真实访谈过程，更贴近心理咨询实践，增强用户体验与评估信效度，能实时分析用户语言行为与评分结果，识别高风险信号，如自伤倾向、重度抑郁等，并输出个性化的诊疗建议与干预措施，为临床决策提供智能辅助，提升心理健康筛查与管理的智能水平。