本發(fā)明提出了一種融合抽動智能干預(yù)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)字化干預(yù)。

背景技術(shù)：

1、抽動障礙的行為干預(yù)是一種一線推薦的干預(yù)方案，現(xiàn)有技術(shù)主要基于習(xí)慣逆轉(zhuǎn)訓(xùn)練，但是對于部分個案的干預(yù)缺乏療效，目前國內(nèi)缺乏數(shù)字化的心理行為干預(yù)技術(shù)，傳統(tǒng)的療法療效有待進一步的驗證，干預(yù)環(huán)節(jié)比較單一。在數(shù)字化時代，心理健康問題日益受到關(guān)注，傳統(tǒng)的心理干預(yù)方法往往受限于時間、地點和專業(yè)人員的可用性?，F(xiàn)有的心理干預(yù)系統(tǒng)大多依賴于文本輸入或簡單的問卷調(diào)查來評估用戶的心理狀態(tài)。然而，這種方式忽略了視頻交流在心理干預(yù)中的重要作用，視頻交流能夠更直接、更真實地反映用戶的情感狀態(tài)和心理需求。

2、此外，現(xiàn)有系統(tǒng)往往缺乏對用戶行為狀態(tài)動態(tài)變化的跟蹤和評估，無法根據(jù)用戶的實時反饋調(diào)整干預(yù)策略，導(dǎo)致干預(yù)效果有限。同時，現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏對用戶潛在風(fēng)險的量化評估，無法為用戶提供個性化的、精準的干預(yù)策略。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種融合抽動智能干預(yù)方法及系統(tǒng)，用以解決對于部分個案的干預(yù)缺乏療效，目前國內(nèi)缺乏數(shù)字化的心理行為干預(yù)技術(shù)，傳統(tǒng)的療法療效有待進一步的驗證，干預(yù)環(huán)節(jié)比較單一，傳統(tǒng)的心理干預(yù)方法往往受限于時間、地點和專業(yè)人員的可用性。現(xiàn)有的心理干預(yù)系統(tǒng)大多依賴于文本輸入或簡單的問卷調(diào)查來評估用戶的心理狀態(tài)，現(xiàn)有系統(tǒng)往往缺乏對用戶行為狀態(tài)動態(tài)變化的跟蹤和評估，無法根據(jù)用戶的實時反饋調(diào)整干預(yù)策略，導(dǎo)致干預(yù)效果有限。同時，現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏對用戶潛在風(fēng)險的量化評估，無法為用戶提供個性化的、精準的干預(yù)策略等問題：

2、本發(fā)明提出的一種融合抽動智能干預(yù)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：

3、s1、獲取用戶錄制問答視頻信息，對所述錄制問答視頻信息進行初步處理，獲得用戶行為信息；

4、s2、按照預(yù)設(shè)條件對所述用戶行為信息進行初步判斷，獲得判斷結(jié)果，根據(jù)所述判斷結(jié)果進行對應(yīng)流程操作，獲得操作結(jié)果，根據(jù)所述操作結(jié)果獲取溝通信息；

5、s3、根據(jù)所述溝通信息判定用戶行為狀態(tài)信息，獲得狀態(tài)判定結(jié)果，根據(jù)所述狀態(tài)判定結(jié)果計算用戶潛在風(fēng)險值，根據(jù)所述用戶潛在風(fēng)險值調(diào)取對應(yīng)干預(yù)策略，對用戶進行數(shù)字化心理干預(yù)，獲取干預(yù)反饋信息；

6、s4、根據(jù)所述干預(yù)反饋信息計算干預(yù)效果值，根據(jù)所述干預(yù)效果值進行干預(yù)策略的優(yōu)化調(diào)節(jié)。

7、進一步地，所述s1包括：

8、根據(jù)新建視頻采集訂單，對用戶進行視頻錄制，獲取用戶錄制問答視頻信息，根據(jù)預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞對所述用戶錄制問答視頻信息進行歸類，獲得用戶溝通類別；

9、根據(jù)所述用戶溝通類別利用視頻識別方法和語義理解方法獲取用戶行為信息。

10、進一步地，所述s2包括：

11、根據(jù)所述用戶行為信息判斷是否命中知識庫，獲得命中判斷結(jié)果，當(dāng)命中判斷結(jié)果為“是”時，判斷是否為嚴重問題，獲得嚴重判斷結(jié)果，當(dāng)命中判斷結(jié)果為“否”時，判斷視頻是否不完整，獲得視頻判斷結(jié)果，當(dāng)嚴重判斷結(jié)果為“是”時，判斷視頻是否不完整，獲得視頻判斷結(jié)果，當(dāng)嚴重判斷結(jié)果為“否”時，判斷問題是否未回答，獲得回答判斷結(jié)果，當(dāng)回答判斷結(jié)果為“是”時，對此問題進行標(biāo)記或重新錄制，當(dāng)回答判斷結(jié)果為“否”時，跳轉(zhuǎn)下一問題；

12、當(dāng)行為判斷結(jié)果為“是”時，轉(zhuǎn)接人工服務(wù)，當(dāng)行為判斷結(jié)果為“否”時，接入im客服或進行問題相似推薦。

13、進一步地，所述s3包括：

14、根據(jù)所述溝通信息判定用戶行為狀態(tài)，當(dāng)所述溝通信息中存在n個“是”時，判定用戶為n級異常狀態(tài)，當(dāng)所述溝通信息中存在n個“否”時，判定用戶為n級正常狀態(tài)，獲得狀態(tài)判定結(jié)果；

15、根據(jù)所述狀態(tài)判定結(jié)果計算用戶潛在風(fēng)險值，將所述用戶潛在風(fēng)險值與預(yù)設(shè)風(fēng)險閾值進行比較，獲得比較結(jié)果，根據(jù)所述比較結(jié)果調(diào)取對應(yīng)干預(yù)策略，對用戶進行數(shù)字化心理干預(yù)，獲取干預(yù)過程中的干預(yù)反饋信息。

16、進一步地，所述s4包括：

17、根據(jù)所述干預(yù)反饋信息計算干預(yù)效果值，將所述干預(yù)效果值與預(yù)設(shè)效果閾值進行比較，當(dāng)所述干預(yù)效果值大于所述預(yù)設(shè)效果閾值時，結(jié)束干預(yù)，當(dāng)所述干預(yù)效果值小于等于所述預(yù)設(shè)效果閾值時，調(diào)取下一步干預(yù)策略，進行持續(xù)干預(yù)；

18、當(dāng)干預(yù)次數(shù)達到預(yù)設(shè)干預(yù)次數(shù)閾值時，對干預(yù)效果值進行重計算，直至所述干預(yù)效果值大于所述干預(yù)效果閾值，結(jié)束干預(yù)。

19、進一步地，所述系統(tǒng)包括：

20、問題信息獲取模塊，用于獲取用戶錄制問答視頻信息，對所述錄制問答視頻信息進行初步處理，獲得用戶行為信息；

21、判斷操作模塊，用于按照預(yù)設(shè)條件對所述用戶行為信息進行初步判斷，獲得判斷結(jié)果，根據(jù)所述判斷結(jié)果進行對應(yīng)流程操作，獲得操作結(jié)果，根據(jù)所述操作結(jié)果獲取溝通信息；

22、狀態(tài)干預(yù)模塊，用于根據(jù)所述溝通信息判定用戶行為狀態(tài)信息，獲得狀態(tài)判定結(jié)果，根據(jù)所述狀態(tài)判定結(jié)果計算用戶潛在風(fēng)險值，根據(jù)所述用戶潛在風(fēng)險值調(diào)取對應(yīng)干預(yù)策略，對用戶進行數(shù)字化心理干預(yù)，獲取干預(yù)反饋信息；

23、效果優(yōu)化模塊，用于根據(jù)所述干預(yù)反饋信息計算干預(yù)效果值，根據(jù)所述干預(yù)效果值進行干預(yù)策略的優(yōu)化調(diào)節(jié)。

24、進一步地，所述問題信息獲取模塊包括：

25、用戶歸類模塊，用于根據(jù)新建視頻采集訂單，對用戶進行視頻錄制，獲取用戶錄制問答視頻信息，根據(jù)預(yù)設(shè)關(guān)鍵詞對所述用戶錄制問答視頻信息進行歸類，獲得用戶溝通類別；

26、語義識別模塊，用于根據(jù)所述用戶溝通類別利用視頻識別方法和語義理解方法獲取用戶行為信息。

27、進一步地，所述判斷操作模塊包括：

28、連續(xù)判斷模塊，用于根據(jù)所述用戶行為信息判斷是否命中知識庫，獲得命中判斷結(jié)果，當(dāng)命中判斷結(jié)果為“是”時，判斷是否為嚴重問題，獲得嚴重判斷結(jié)果，當(dāng)命中判斷結(jié)果為“否”時，判斷視頻是否不完整，獲得視頻判斷結(jié)果，當(dāng)嚴重判斷結(jié)果為“是”時，判斷視頻是否不完整，獲得視頻判斷結(jié)果，當(dāng)嚴重判斷結(jié)果為“否”時，判斷問題是否未回答，獲得回答判斷結(jié)果，當(dāng)回答判斷結(jié)果為“是”時，對此問題進行標(biāo)記或重新錄制，當(dāng)回答判斷結(jié)果為“否”時，跳轉(zhuǎn)下一問題；

29、行為判斷模塊，用于當(dāng)行為判斷結(jié)果為“是”時，轉(zhuǎn)接人工服務(wù)，當(dāng)行為判斷結(jié)果為“否”時，接入im客服或進行問題相似推薦。

30、進一步地，所述狀態(tài)干預(yù)模塊包括：

31、狀態(tài)判斷模塊，用于根據(jù)所述溝通信息判定用戶行為狀態(tài)，當(dāng)所述溝通信息中存在n個“是”時，判定用戶為n級異常狀態(tài)，當(dāng)所述溝通信息中存在n個“否”時，判定用戶為n級正常狀態(tài)，獲得狀態(tài)判定結(jié)果；

32、計算干預(yù)模塊，用于根據(jù)所述狀態(tài)判定結(jié)果計算用戶潛在風(fēng)險值，將所述用戶潛在風(fēng)險值與預(yù)設(shè)風(fēng)險閾值進行比較，獲得比較結(jié)果，根據(jù)所述比較結(jié)果調(diào)取對應(yīng)干預(yù)策略，對用戶進行數(shù)字化心理干預(yù)，獲取干預(yù)過程中的干預(yù)反饋信息。

33、進一步地，所述效果優(yōu)化模塊包括：

34、效果計算模塊，用于根據(jù)所述干預(yù)反饋信息計算干預(yù)效果值，將所述干預(yù)效果值與預(yù)設(shè)效果閾值進行比較，當(dāng)所述干預(yù)效果值大于所述預(yù)設(shè)效果閾值時，結(jié)束干預(yù)，當(dāng)所述干預(yù)效果值小于等于所述預(yù)設(shè)效果閾值時，調(diào)取下一步干預(yù)策略，進行持續(xù)干預(yù)；

35、重計算模塊，用于當(dāng)干預(yù)次數(shù)達到預(yù)設(shè)干預(yù)次數(shù)閾值時，對干預(yù)效果值進行重計算，直至所述干預(yù)效果值大于所述干預(yù)效果閾值，結(jié)束干預(yù)。

36、本發(fā)明有益效果：

37、本發(fā)明提出了一種融合抽動智能干預(yù)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明用一套系統(tǒng)解答用戶遇到的各種問題，根據(jù)用戶場景自動判斷進行機器人解答還是連接人工話務(wù)系統(tǒng)，在遇到復(fù)雜問題時，能夠自動為用戶連接到人工話務(wù)系統(tǒng)，提高了機器人回答問題的效率及與用戶之間的溝通效果，提升了用戶體驗。本發(fā)明在原有的干預(yù)技術(shù)基礎(chǔ)上進行了修訂和優(yōu)化增加了智能化推薦，對于行為干預(yù)進行了數(shù)字化的優(yōu)化，個案的干預(yù)方案是基于評估進行個性化的智能方案選擇，采用數(shù)字化的方式進行干預(yù)。通過先進的視頻識別和自然語言處理技術(shù)，系統(tǒng)能夠準確獲取并解析用戶的錄制問答視頻信息，轉(zhuǎn)化為計算機可理解的語義信息。這大大提高了對用戶心理問題的識別準確性，為后續(xù)干預(yù)提供了可靠的基礎(chǔ)。系統(tǒng)根據(jù)用戶的語義信息和心理狀態(tài)判定結(jié)果，能夠調(diào)取個性化的干預(yù)策略。這意味著每個用戶都能得到針對其特定問題的干預(yù)方案，提高了干預(yù)的針對性和有效性。通過自動化和智能化的處理流程，系統(tǒng)能夠迅速響應(yīng)用戶的問題，并在短時間內(nèi)提供有效的干預(yù)措施。這大大縮短了用戶等待響應(yīng)時間，提升了干預(yù)的整體效率。系統(tǒng)通過計算用戶的潛在風(fēng)險值，能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理可能存在的心理問題。這有助于降低用戶因心理問題而引發(fā)的潛在風(fēng)險，保護用戶的心理健康。通過持續(xù)的數(shù)字化心理干預(yù)，系統(tǒng)能夠幫助用戶改善心理狀態(tài)，提高心理健康水平。系統(tǒng)根據(jù)用戶的干預(yù)反饋信息，能夠不斷評估和優(yōu)化干預(yù)策略。這意味著系統(tǒng)可以逐步改進干預(yù)方法，提高干預(yù)效果，為用戶提供更加科學(xué)、有效的心理支持和服務(wù)。隨著系統(tǒng)不斷積累用戶數(shù)據(jù)和優(yōu)化算法，其智能化水平將不斷提高。這有助于系統(tǒng)更加精準地識別用戶問題、制定干預(yù)策略，并不斷提升整體干預(yù)效果。綜上所述，心理行為數(shù)字化干預(yù)工作流程的詳細技術(shù)效果包括提高識別準確性、實現(xiàn)個性化干預(yù)、提升干預(yù)效率、降低潛在風(fēng)險、促進用戶心理健康、優(yōu)化干預(yù)策略以及積累數(shù)據(jù)與提升智能等方面。這些效果共同構(gòu)成了數(shù)字化心理干預(yù)的核心優(yōu)勢，為用戶提供了更加高效、精準和個性化的心理支持和服務(wù)。