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系统界面
系统介绍
社会心理问题逐年增多，传统心理诊疗依赖咨询师人工判断，量表解读、情绪风险筛查工作量大，缺少智能化辅助手段。本系统基于SpringBoot3结合AI技术开发抑郁症智能化诊疗辅助系统，分为就诊用户、心理医师、系统管理员三类角色。用户完成线上量表测评、情绪自述文本提交，系统利用AI对用户文字内容做情绪识别、语义分析，结合量表分数综合输出初步风险评估报告；心理医师查看AI辅助分析结果、历史测评档案，参考AI给出的干预建议，制定个性化诊疗方案，记录随访情况；管理员维护量表题库、AI模型参数配置、科普资源，管理医师账号，统计筛查数据，对高危用户进行预警标记。系统以AI作为辅助工具，帮助医师快速筛选高危人群，提升心理筛查效率，为抑郁症早期识别与持续随访诊疗提供数字化支撑。
技术介绍
后端使用SpringBoot3框架，MyBatis-Plus实现数据库持久化，MySQL存储用户档案、量表试题、测评记录、诊疗方案、随访信息；AI模块集成文本情绪分析接口，完成用户描述文本的情感倾向、消极语义识别；前端采用Vue3+Element Plus开发后台管理页面，前后端分离架构。系统封装统一Result返回类，除基础增删改查之外，实现量表自动计分、AI文本情绪解析、风险等级综合判定、随访提醒等业务逻辑，对心理隐私数据加密隔离，后续可以拓展智能对话疏导、预约咨询、危机预警推送模块。
核心代码
@RestController
@RequestMapping("/aiDepressionAssess")
public class AiDepressionAssessController {
@Autowired
private AiDepressionAssessService aiDepressionAssessService;
@GetMapping("/userRecord")
public Result getUserAssess(Long userId){
List<AiDepressionAssess> list = aiDepressionAssessService.lambdaQuery()
.eq(AiDepressionAssess::getUserId, userId)
.orderByDesc(AiDepressionAssess::getCreateTime).list();
return Result.success(list);
}
@PostMapping("/submitAssess")
public Result submitAssess(@RequestBody AiDepressionAssess assess){
AiDepressionAssess result = aiDepressionAssessService.aiAnalyze(assess);
return Result.success(result,"测评提交成功，AI分析报告已生成");
}
@PutMapping("/saveDiagnosePlan")
public Result saveDiagnose(@RequestBody AiDepressionAssess assess){
aiDepressionAssessService.updateById(assess);
return Result.success("医师诊疗方案已保存");
}
@DeleteMapping("/delete/{id}")
public Result delete(@PathVariable Long id){
aiDepressionAssessService.removeById(id);
return Result.success();
}
}
源码获取
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