大语言模型在自杀风险识别中的应用：结构化提示与真实对话数据评估

本文探讨大语言模型（LLM）在自杀风险识别中的应用，重点分析结构化提示工程方法在心理健康领域的潜力，并基于真实对话数据集验证模型性能。研究关注不同LLM的性能差异、结构化提示对判断准确性的提升、真实数据处理的鲁棒性及相关伦理问题，旨在为AI辅助心理健康评估提供参考。

心理健康问题是全球公共卫生重要挑战，据WHO统计每年近80万人死于自杀，及时识别高风险个体是预防关键。传统评估依赖专业面谈和量表，但受限于人力稀缺性和主观性，大量潜在人群未获关注。近年LLM在自然语言理解的能力引发探索，其应用涉及技术可行性、伦理边界、隐私保护和临床有效性等复杂议题。

本项目构建系统性评估框架测试LLM自杀风险分类表现，核心研究问题包括不同模型性能差异、结构化提示对准确性的提升、真实对话数据鲁棒性及风险相关语言特征。结构化提示通过角色定义（激活专业知识）、任务说明（风险等级标准）、输入规范、推理要求（思维链）、输出格式（JSON）提供决策框架；并设计基线提示、角色增强、示例学习、思维链、综合优化等变体对比实验。

真实数据获取需严格隐私保护，来源包括去标识化论坛数据、医疗机构合作数据或合成数据；标注需专业专家完成，采用多专家独立标注加仲裁确保可靠性；类别不平衡问题需通过F1分数、AUC-ROC等指标及采样策略应对。评估指标选择敏感度（漏检率）、特异度（误报率）、PPV、F2分数（侧重召回）、校准曲线；跨模型比较基础性能、提示敏感性、一致性及可解释性。

模型输出不应替代专业诊断，需人工复核；需检查模型对不同性别、年龄、文化群体的偏见；实验设置、提示设计、评估流程需透明可审计，便于复现验证。

未来可探索多模态融合（文本+语音+生理信号）、纵向监测（长期语言模式追踪）、人机协作界面设计、领域特化模型（通用LLM微调专业数据）等方向。

LLM在自杀风险识别领域展示了解决社会问题的潜力，结构化提示提升判断准确性，但临床应用需谨慎验证和严格人工监督。期待多学科合作推动更可靠、公平、可解释的AI辅助方案，助力自杀预防。