数字医疗领域生理心理智能感知技术发展路径研究

刘东润 ,  宋程 ,  刘子豪 ,  崔海涛 ,  丁帅

中国工程科学 ›› 2025, Vol. 27 ›› Issue (6) : 1 -10.

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中国工程科学 ›› 2025, Vol. 27 ›› Issue (6) : 1 -10. DOI: 10.15302/J-SSCAE-2025.02.012

数字医疗领域生理心理智能感知技术发展路径研究

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Development Pathways of Physiology and Psychology Intelligent Sensing in Digital Healthcare

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摘要

数字医疗深度融合新一代信息技术，正加速推动医疗服务体系向智能化转型。生理心理感知技术作为支撑数字医疗实现个性化健康管理、慢性病监测与精准医疗服务的核心技术，近年来发展迅速并持续向多场景融合与全生命周期覆盖演进。本文聚焦家庭、社区、医疗机构等健康服务一般场景和航天、航空、航海等特殊场景，系统梳理了数字医疗领域生理心理智能感知技术的发展现状，深入剖析其在安全性、便捷性、智慧性以及关怀性4个维度面临的挑战。为推动数字医疗持续、快速发展，本文提出了生理心理智能感知技术的发展路径，涵盖健全数据可信流通与隐私保护机制、优化系统泛在适配与服务响应效率、增强知识深度融合与精准决策水平、提升人文价值嵌入与群体适配能力、加强生理心理智能感知关键技术协同发展5个方面，以推动生理心理智能感知技术向全周期、精准化、连续化方向演进，助力数字医疗服务体系的协同创新与深度发展。

Abstract

Digital healthcare is increasingly integrating next-generation information technologies, accelerating the intelligent transformation of healthcare services. Physiological and psychological sensing, a core technology underpinning personalized health management, chronic disease monitoring, and precision medicine in digital healthcare, is advancing rapidly toward multi‑scenario integration and full‑lifecycle coverage. This study reviews its development across routine contexts such as households, communities, and medical institutions, as well as specialized domains including spaceflight, aviation, and maritime settings. It further examines core challenges in four dimensions: safety, convenience, intelligence, and human-centered care. To support sustained advancement, we propose five suggestions: establishing trustworthy data circulation and privacy protection systems, enhancing system adaptability and service responsiveness, strengthening knowledge integration and precise decision-making, embedding human values and population-level adaptability, and fostering coordinated development of key technologies. These efforts aim to enable continuous, precise, lifecycle healthcare services and drive collaborative innovation and deep transformation of the digital healthcare system.

Graphical abstract

关键词

数字医疗 / 智能感知 / 生理心理 / 健康管理

Key words

digital healthcare / intelligent sensing / physiology and psychology / health management

引用本文

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刘东润,宋程,刘子豪,崔海涛,丁帅. 数字医疗领域生理心理智能感知技术发展路径研究[J]. 中国工程科学, 2025, 27(6): 1-10 DOI:10.15302/J-SSCAE-2025.02.012

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一、 前言

生理心理智能感知技术作为数字医疗领域的重要技术基础，集生理信号检测、心理状态分析与智能信息处理于一体，构建了跨学科的技术体系。该技术依托多模态传感器，采集个体的生理参数、行为特征、环境交互等多维数据，结合机器学习和模式识别等算法，对个体的生理机能和心理状态进行解析，为个性化健康评估、情绪干预以及风险预警提供科学依据和技术支持。随着我国人口老龄化趋势日益加剧、亚健康人群持续增多以及慢性病发病年龄前移，生理心理智能感知技术逐步成为推动数字医疗创新发展的重要引擎，在提升个体健康管理水平和优化医疗资源配置等方面具有广阔的应用潜力。

生理心理智能感知技术依托多源异构数据的实时感知与智能分析，能够高效采集和处理多维健康信息，实现健康状态与心理情绪的精准评估和动态干预，为公众提供科学、持续的健康管理支持[1]。同时，该技术可以为医疗机构和公共卫生部门提供客观、可量化的数据支撑，提升服务效率与决策科学性。然而，在跨主体数据流通、系统适应性、信息融合与响应机制等关键环节，还存在较大提升空间，制约了智能感知的临床可行性，也影响了其在群体健康管理中的综合价值。此外，传统感知技术在服务能力、信息互通、资源配置等方面仍存在明显局限，难以支撑大规模应用，尤其是在基层医疗资源分布不均的现实背景下，发展智能化、便携式感知技术尤为迫切。

近年来，我国高度重视数字医疗与智慧健康服务体系建设，相继发布了多项政策文件，为生理心理智能感知技术的发展提供了制度保障与发展契机。《“十四五”数字经济发展规划》（2021年）提出，加快医疗大数据整合及智能健康服务体系建设；《数字中国建设整体布局规划》（2023年）明确了健康数据标准化与治理机制要求；《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》（2023年）鼓励发展远程诊疗、电子健康档案以及基于多模态数据的智能监测，持续拓展智能感知的应用场景。这些政策的实施为生理心理智能感知技术的系统化、规模化发展营造了良好的政策环境，显著推动了数字医疗领域的发展。

本文聚焦生理心理智能感知技术在数字医疗领域中的实践应用，梳理其技术基础与发展现状，深入分析当前面临的技术瓶颈与应用挑战，并结合政策导向和技术演进趋势，提出相应的技术发展路径，为数字医疗中的生理心理感知技术在多元场景下的应用提供技术架构与实践指引，推动数字医疗持续快速发展。

二、 数字医疗领域生理心理智能感知技术发展现状分析

随着医疗技术进步和公众健康意识的不断增强，健康观念正逐步从以治疗为主转向以预防为主，就医模式由被动就医、病重就医转变为主动健康[2]，健康管理模式逐步从疾病治疗向个性化健康管理转型[3]。生理心理智能感知技术通过高频率、个体化的数据采集，为个性化定制健康方案提供支持[4]；与大数据系统融合，实现健康状态的动态分析、风险预测与趋势判断，提升主动干预能力[5]。为深入探讨生理心理智能感知技术在实际场景中的应用特征与价值，本文聚焦家庭、社区与医疗机构等3类常规健康服务环境所构成的一般场景，并进一步引入航天、航空与航海等特殊场景，综合分析生理心理智能感知技术在数字医疗发展过程中的应用情况，如图1所示。

（一） 家庭场景中的泛在感知生态与健康自主管理

慢性病监测、亚健康状态评估以及特定人群的健康管理是生理心理智能感知的重要应用领域[6]。在家庭场景中，智能家居设备与血压计、心率手环、体脂秤等设备通过持续采集健康数据并借助移动终端实现反馈，为用户提供个性化的健康管理支持[7]。

近年来，非接触式监测技术取得突破性进展，显著拓展了生理心理智能感知的技术边界。基于毫米波雷达、视频图像分析等技术的非接触式方案，非接触式监测技术已广泛应用于睡眠质量、呼吸频率等健康参数的持续监测，具备更高的隐私保护能力与用户接受度[8~10]。同时，远程诊疗的发展也为家庭智能感知创造了更广阔的应用空间。患者通过智能设备进行日常监测并上传生理数据，由医生远程提供诊疗支持，在提高医疗服务可及性的同时，减少了就诊负担[11]。此外，生理心理智能感知技术在突发疾病的早期干预中表现出显著优势，通过异常信号预警机制启动医疗干预，降低延误风险。对于长期卧床或行动不便者，生理心理智能感知技术不仅可以提升其生活独立性，还可以通过合理优化医疗干预频率，切实改善整体生活质量[12]。

（二） 社区场景中的健康服务延伸与公共卫生拓展

在基层和偏远地区，传统以医院为中心的医疗体系已难以满足民众对长期健康管理的需求。作为连接家庭与医疗机构的枢纽，社区承担了慢性病监测、老年居民健康管理以及群体性健康防控的重要职能[13]。依托社区健康服务站、移动健康车与健康驿站，生理心理智能感知技术可借助智能终端对社区民众的血压、血糖、心率等生理参数进行实时采集与上传，为社区医生提供基于数据的个性化干预建议，从而提升慢性病管理效率并夯实基层公共卫生防线。

随着认知障碍患者的比例上升，在社区中配置的周期性健康监测设备，可以为行动不便或记忆减退的老年居民提供便捷、低成本的监测途径[14]。在传染病高发期，热红外非接触式测温等技术可以对可疑发热人群进行快速筛查，无需直接接触即可完成体温检测，有效降低了交叉感染风险，减轻了医护人员与社区工作者的心理压力[15]。通过在社区场景深化智能感知应用，可在慢性病防控、疫情应对、老年居民照护等方面发挥更大潜能，为社区建设提供坚实的技术支撑，为居民提供显著的生活便利。

（三） 医疗机构场景中的精准医疗闭环与临床服务

在医疗机构场景中，生理心理智能感知正日益成为疾病诊断、治疗监测和术后康复等精准健康管理环节的重要支撑。借助接触式与非接触式监测设备，医疗机构可实现对关键生理参数的实时采集与连续监测，提升临床对患者健康状态的识别效率与响应速度[16]。例如，在住院病房中布设多模态传感器，对患者生命体征和行为状态进行动态追踪，一旦出现异常波动，即可自动预警，可以有效降低急性事件的发生率，提升病区管理的智能化水平[17]。该类技术不仅优化了资源配置，还提升了医疗服务的覆盖广度和时效性，进一步支持医生实现远程干预与健康方案的动态调整。

在临床实践中，接触式监测设备如心电监测、脑电记录和血氧仪等已被广泛应用于医疗数据采集[18]。然而，对于重症患者或无法长时间佩戴设备的人群，非接触式监测技术则提供了更为灵活的解决方案。例如，基于可见光与热红外的多光谱成像技术可实现无创连续监测，已被用于重症病房及术后监护场景。随着人工智能技术的不断发展，智能感知技术在医疗机构中的应用能力不断增强。通过融合大数据分析与机器学习模型，系统可自动识别异常模式、辅助诊断并优化诊疗路径，有效提升医疗效率与准确性，同时缓解人力资源压力。

（四） 特殊场景中的极端环境适应与应急医疗支持

在航天、航空与航海等特殊环境中，个体需承受任务节奏紧凑、环境剧烈波动、资源配置受限等多重应激负荷，易诱发生理功能紊乱与心理失衡，可能对任务执行构成重大威胁。为应对上述挑战，智能感知技术通过接触式多模态传感器与非接触式监测技术，持续监测人体生理参数，并同步采集面部表情、语音频谱、眼动轨迹等心理状态特征，构建个体健康状态的多维感知模型[19,20]。生理心理智能感知技术可以精准识别高风险工况下的生理心理耦合异常，提前预警潜在疲劳过载、应激失调或认知能力下降，为保障人员适应性与任务可靠性提供科学支撑。

在特殊场景中，医疗资源配置通常严重不足，亟需构建具备实时响应与远程联动能力的智能感知体系。基于生理心理智能感知技术的远程人机协同系统，可实现对个体生理参数、情绪状态及行为反应的全过程监测，将高维感知数据回传至远程医学中心，实现异地医疗干预与闭环健康管理。人因工程在系统设计中的深度融合提升了设备在极端环境中的佩戴舒适性与操作简易性，优化了信息呈现的认知通达性，并使个性化干预策略具备可执行性与情境适配性。

三、 数字医疗领域生理心理智能感知难点与面临的挑战

（一） 生理心理智能感知安全性：数据隐私保护机制薄弱与跨域协同治理框架缺位

在数字医疗领域，数据治理与隐私保护问题是制约智能感知技术广泛应用的关键因素。当前我国采取“双重立法”模式推动数据治理体系建设：一方面，《医疗器械监督管理条例》将可穿戴生理检测设备纳入第二类医疗器械监管范畴，要求建立跨机构数据协同机制；另一方面，《中华人民共和国个人信息保护法》将生理数据界定为敏感个人信息，明确提出需获得用户同意，并严格限制数据使用范围与场景。感知设备在采集、传输、存储与分析等环节均可能面临设备漏洞、网络攻击与云端防护不足等风险，带来数据泄露的可能性。多模态数据的高度关联性和可交叉性增加了信息重构的可能，使传统的去标识化手段难以实现有效保护。在家庭、社区与医疗机构等多场景中，数据频繁流转，机构间标准不统一、隐私协议差异、法律适用不一致等问题影响了数据共享效率与治理的协同性。此外，当前智能感知技术在权限控制与透明化管理方面仍显不足，用户难以清晰掌握数据使用全过程，影响其对系统的信任与接受程度。

（二） 生理心理智能感知便捷性：多场景适配能力滞后与用户交互体验友好性缺失

随着健康管理向个体化与连续化方向演进，用户对生理心理智能感知技术提出了更高的便捷性与实时响应需求。然而，目前生理心理智能感知技术在交互流程方面仍存在一定的效率瓶颈，难以充分满足多样化的应用环境。在家庭场景中，多数感知设备依赖用户手动启动或参数设定，操作流程相对复杂，对老年人、儿童等操作能力有限的群体构成使用障碍。同时，现有技术普遍存在功能分散、接口不统一等问题，不同设备往往各自监测单一生理指标，需在多个终端间频繁切换，不仅影响数据采集的完整性，也削弱了交互过程的连贯性和系统服务的一体化水平。在社区和医疗机构等公共环境中，智能感知技术的应用仍面临便携性、稳定性、环境适应性等多重挑战。当前设备在功耗、续航及复杂环境适配等方面尚未实现系统优化，影响了其在基层医疗及应急场景中的应用成效。尤其是在出现突发公共卫生事件时，对即插即用型设备的需求日益增加，但现有产品的便捷性仍显不足。

（三） 生理心理智能感知智慧性：智能分析能力滞后与个性化动态响应机制不足

生理心理智能感知技术需具备对个体健康状态的精准识别、疾病风险的有效预测以及异常状况的及时预警能力，进而为个性化健康管理与精准医疗提供有力支撑。然而，当前生理心理智能感知技术在智能识别与响应机制方面仍存在一定局限。多数平台需要依赖规则驱动模型进行健康状态判断，难以实现对多模态生理行为特征的深度解析，影响了异常状态识别的准确性，尤其在早期症状不典型或生理变化轻微的情况下，识别效果相对有限。同时，生理心理智能感知技术对健康状态动态变化的响应适应能力不足，难以根据用户生理参数波动或行为习惯改变实时调整监测策略，从而影响了对慢性病管理中个体差异与阶段性特征的支持精度。在智能响应与预防干预方面，尽管部分技术已可实现基于实时数据的风险提示，但普遍仍以短期数据分析为主，尚未建立基于长期行为轨迹与多源数据融合的动态建模机制，影响了预测性干预方案的制定与实施。此外，在群体性健康风险管理中，现有生理心理智能感知技术在整合个体数据以构建群体健康趋势模型的能力方面仍有待提升。

（四） 生理心理智能感知关怀性：人文价值融入不足与特殊人群服务缺乏

生理心理智能感知的有效实施不仅依赖于其功能的完备性与高智能化水平，更有赖于对用户人文关怀的深度融入。在实际应用中，用户在接受智能感知服务时，易受到信任建立、隐私接受、经济可及性、文化适应性等因素影响。尤其是对老年人和慢性病患者而言，可穿戴设备或植入式传感器可能造成一定的生理不适与使用障碍，如因记忆减退导致忘记佩戴或充电，进而影响数据的连续性与完整性。同时，部分设备尚未充分考虑用户的生活习惯和心理状态，易在使用过程中加重个体的心理负担，进而影响技术接受度与依从性。因此，生理心理智能感知技术的设计与部署应更注重特殊人群的使用体验，将关怀性作为系统优化的重要组成部分。目前，部分系统在用户友好性设计方面仍存在提升空间，表现为反馈机制偏向理性、界面风格缺乏温度、情感交互能力不足等问题，特别是在心理健康管理场景中，对用户情绪识别与回应能力的缺乏会影响用户情绪支持与心理安抚的有效性。此外，现有系统界面多采用冷色调技术化风格，未能充分体现亲和性与温暖感，影响了用户的心理认同与情感连接。

四、 数字医疗领域生理心理智能感知技术发展路径

在数字医疗领域，生理心理智能感知技术及系统的推广与应用面临数据安全、交互效能、智能决策、人文关怀等多重挑战。为有效应对这些关键问题，亟需从制度、技术、用户参与等维度探索系统性发展路径。图2为数字医疗领域的生理心理智能感知技术发展路径。该路径围绕健全数据可信流通与隐私保护机制、优化系统泛在适配与服务响应效率、增强知识深度融合与精准决策水平、提升人文价值嵌入与群体适配能力、加强生理心理智能感知关键技术协同发展5个方面展开，系统提出了具有针对性的解决方案，旨在构建兼具安全性、便捷性、智慧性与关怀性的生理心理智能感知技术体系，实现其在数字医疗中的可持续应用与规模化部署。

（一） 健全数据可信流通与隐私保护机制

智能感知在数字医疗环境中面临严峻的数据安全与隐私保护挑战，相关问题贯穿数据的全生命周期，是制约其推广应用的核心瓶颈。针对数据治理机制不健全、隐私保护技术滞后、算法使用不透明、用户信任基础薄弱等关键难题，需从技术研发、制度建设、用户参与等层面构建系统化的发展路径。

1. 强化数据全程防护能力

保障数据在采集、传输、存储、处理等各阶段的安全，是提升生理心理智能感知技术可信度的首要任务。需要推动嵌入式加密芯片、防篡改模块与抗干扰机制在感知设备中的集成，提升数据采集源头的硬件安全水平。在数据传输环节，可引入端到端加密、动态密钥协商以及量子通信等新技术，保障数据在复杂网络环境下的完整性与保密性。面对多模态感知数据的高维性与交叉性，可综合运用去标识化、差分隐私、联邦学习等方法，从根源上降低数据重识别风险。此外，推动多模态隐私保护算法的研发，如融合动态加权机制与本地加密处理，以实现隐私保护与数据利用之间的最优平衡。

2. 规范算法透明开发路径

人工智能算法作为生理心理智能感知技术的核心决策组件，其透明度、合规性直接关系到用户的信任与系统的公正性。构建具备可解释性与可追溯性的算法开发框架，有效提升生理心理智能感知技术对用户、开发者及监管机构的透明性。一方面，采用可解释人工智能技术，使算法逻辑、模型输入输出关系可视化，提升结果的可理解性；另一方面，设置偏倚检测机制与公平性约束条件，防止智能感知中存在隐性歧视。此外，加强算法应用的法规适配度，建立人工智能在健康数据处理中的合规标准、透明评估指标与责任追溯体系。在模型开发初期引入隐私影响评估机制，前置化识别与控制算法在数据使用中可能引发的隐私风险，是实现可信生理心理智能感知技术的关键支撑。

3. 构建跨域数据协同共享规范

生理心理智能感知数据的共享涉及医疗机构、公共卫生系统、科研单位等主体，数据在跨平台、跨地域流转过程中存在显著的安全边界模糊问题。为此，需要制定涵盖数据采集、传输、存储、分析与授权全流程的统一安全标准，确认多主体之间的数据权属与访问权限；建立跨机构数据互操作协议，规范数据交换格式、接口协议与加密方式，提升数据共享效率与一致性。同时，面向突发公共卫生事件等特殊场景，设计可调节的数据授权机制，实现根据场景动态调整数据使用范围与权限等级，并引入全过程审计与追踪机制，防范数据滥用与越权访问。

4. 推动用户数据主权与隐私自治

生理心理智能感知技术的隐私保护不能仅依赖技术与制度，更需要用户的主动参与和知情决策。开发功能完善、界面友好的用户数据管理平台，实现数据使用路径可视化与权限设置操作简便化，使用户能实时掌控个人数据流向；加强用户数字隐私素养的培育，开展隐私风险防范科普教育，提升其对感知技术隐私风险的认知水平；探索区块链在数据可信共享中的应用路径，提高用户在数据控制中的地位，从机制上保障其知情权与决策权。

（二） 优化系统泛在适配与服务响应效率

提升交互便捷性与系统响应效率是增强用户体验、推动数字健康技术发展的关键举措。针对家庭、社区、医疗机构等多场景，生理心理智能感知技术存在的操作流程复杂、响应迟缓、设备割裂等问题，可以从硬件优化、软件智能化与系统集成3个层面协同推进来解决，全面构建高效、友好且适应性强的交互体系。

1. 推进硬件轻量化与模块化集成

为提升生理心理智能感知技术的交互便捷性，需要进一步推动设备硬件的轻量化设计与模块化集成。轻量化设计通过减小设备体积与质量，有效提高其便携性与佩戴舒适性，更好满足老年人、儿童等特殊人群的使用需求；模块化集成则通过将心率、血氧、体温等监测模块融合于单一终端，实现功能复用与操作简化，降低多设备切换带来的交互负担。在社区与医疗机构等场景中，结合高能效电池、无线充电等技术，进一步提升设备在动态监测、应急场景下的稳定性与续航能力。特别是在突发公共卫生事件中，便携式、多模态的集成智能感知设备可实现快速部署与高效响应，显著增强在复杂场景中的交互适应性。

2. 加强服务智能化与交互简洁化设计

硬件改进与服务智能化的同步发展对提升生理心理智能感知技术的便捷性至关重要。在软件层面，引入人工智能技术以实现智能化交互体验是关键。利用自然语言处理技术构建的语音助手功能，能够显著降低用户操作设备的学习成本，尤其是对老年用户和技术适应性较低的群体，具有显著优势。用户界面的简洁化设计不可或缺。界面设计需遵循“少操作、强反馈”的原则，通过采用高可读性设计、图标化设计、语音提示等手段，优化视觉和操作体验。同时，应能根据用户的历史数据和行为习惯进行自适应优化，动态调整健康监测参数与提示方式，以增强系统的便捷性和个性化服务能力。

3. 加强系统开放性与场景适应能力

为解决多设备协同困难与数据割裂问题，需要构建统一的智能感知平台，提升系统集成度与多场景适应能力。在家庭场景中，依托物联网技术将各类智能感知终端与智能家居系统联动，实现多源健康数据的实时采集、共享与管理，简化用户操作流程。在社区与医疗机构中，通过部署多模态传感器与环境自适应技术，增强生理心理智能感知系统在光照、温／湿度、噪声等复杂环境中的稳定性，同时借助第五代移动通信技术来保障数据高效传输。在突发公共卫生事件等特殊任务中，需具备即插即用能力与弱网络环境下的独立运行能力，以支持快速部署与高频次数据交互，有效应对极端条件下的监测需求。

（三） 增强知识深度融合与精准决策水平

增强智能感知能力与精准决策水平，是应对当前生理心理智能感知技术识别准确性不足、响应机制不灵活等关键问题的核心路径。围绕识别、预测、预警、干预、响应和交互等关键环节，通过整合多模态数据、优化算法模型和完善人机交互机制，有效提升生理心理智能感知技术的智慧化水平，实现从静态监测向动态评估、从被动识别向主动决策的转变。

1. 提升健康状态识别能力与趋势预测能力

生理心理智能感知技术的核心功能在于对个体健康状态进行精准识别与科学预测。当前，由于单一模态数据难以全面反映复杂的健康变化，生理心理智能感知技术逐步向多模态数据融合方向演进，通过同步采集并融合生理、心理、行为等多源异构数据，提高对早期微弱健康异常信号的识别能力。在识别环节，依托动态数据采集技术，捕捉生命体征微小波动，增强异常状态的感知灵敏度；在预测环节，利用历史数据的深度挖掘与建模，识别潜在风险并预测疾病发展路径，为个性化健康管理提供前瞻性支撑。通过构建标准化、时空对齐与特征融合的处理机制，多模态数据整合有助于构建全面的健康画像，提升生理心理智能感知技术的整体智能水平。

2. 提升风险预警能力与主动预防能力

生理心理智能感知技术的预警与预防能力是推动健康管理由事后治疗转向事前干预的关键。通过实时监测与趋势分析，在关键生理参数异常时即时发出风险预警，辅助用户进行及时干预与就医决策。在预防层面，依托长期数据积累与行为轨迹分析，制定个性化健康维护方案，如生活方式优化建议、行为干预策略与健康目标设定，增强用户的自我管理能力；在群体健康管理方面，通过群体数据分析预测疾病传播趋势，辅助制定科学的公共卫生干预策略，通过主动预防机制有效提升生理心理智能感知技术在疾病防控与健康促进中的公共价值。

3. 提升动态响应能力与情境适应能力

生理心理智能感知技术在复杂多变环境中运行时，实时响应与情境适应能力尤为关键。通过引入强化学习算法与自适应优化模型，可以根据用户健康状态的动态变化，自动调整监测策略与干预方案，适配个体化差异与阶段性特征，尤其适用于对慢性病的动态管理。在硬件支持方面，边缘计算技术的应用使部分数据处理任务下沉至终端设备端，显著提升了生理心理智能感知技术的实时响应效率与数据处理能力。边缘设备能够在高频动态场景中快速响应生理状态波动，确保监测的连续性与策略的灵活性，有效应对传统系统响应迟滞与更新滞后的问题。

4. 提升智能交互能力与精准建议能力

智能交互能力直接影响生理心理智能感知技术的可用性与用户黏性，是智能感知实用化的重要维度。基于自然语言处理和情感计算的智能感知助手能够实现语义理解、情绪识别与个性化交流，优化用户体验与使用依从性。在建议生成方面，融合用户健康数据与行为模式的深度学习推荐系统，可提供高度契合个体特征的健康管理建议，包括饮食、运动、作息等方面的个性化干预策略。通过构建“可理解、可沟通、可采纳”的交互机制，增强用户对智能感知技术的信任度与长期依赖性，从而提升生理心理智能感知技术的干预效果与健康管理水平。

（四） 提升人文价值嵌入与群体适配能力

生理心理智能感知技术存在关怀性与适配性不足问题，直接影响用户对技术的接受度与使用依从性，进而限制其在多场景、跨群体中的有效推广。为实现生理心理智能感知的人文价值目标，基于以人为本的核心设计理念，从系统界面、情感交互、服务策略及多学科协作等维度出发，提升技术的亲和力、适配性与持续服务能力，构建更加具有人文关怀特质的感知系统。

1. 强化系统设计的人性表达与亲和特质

系统设计是生理心理智能感知关怀性的重要体现，应在满足功能性的基础上，突出亲和性与易用性。系统界面可采用温暖柔和的色彩基调，配置清晰简洁的导航结构与友好的交互图标，降低技术陌生感与抗拒感。对于老年群体与技术敏感用户，可通过字体放大、多语言支持、图文并茂等方式优化操作流程，提升可访问性与舒适度。同时，引入鼓励性提示、动态视觉反馈与温馨励志语句等积极情感元素，在潜移默化中减轻用户长期健康管理带来的心理压力，增强用户的情感体验。

2. 加强情感交互的智能识别与心理回应

情感交互功能是生理心理智能感知技术人文关怀性的核心体现。借助自然语言处理与情感计算技术，生理心理智能感知技术可以实时识别用户语音、面部表情、文本内容中的情绪波动，并提供个性化的情感回应。在心理健康管理场景中，通过虚拟助手、情感陪伴机器人等形式，主动与用户进行温和交流与心理安抚，缓解焦虑、孤独等负面情绪。此类交互不仅增强了用户对系统的信任感，也有助于建立长期稳定的情感联系，提高系统干预的接受度和效果。

3. 推进服务策略的连续演进与动态调整

服务策略的人性化与连续性是提升生理心理智能感知技术适配能力的关键。针对老年人、慢性病患者等特殊群体，应构建基于个体健康轨迹的动态服务机制，提供长期可调整的健康管理方案。结合用户的生活节奏、行为习惯与健康目标，个性化推送饮食建议、运动计划、用药提醒、心理干预等服务内容，增强系统服务的针对性。同时，通过定期发送节日问候、阶段性健康成就反馈等方式，建立系统与用户间的持续情感维系机制，从而提升用户的使用积极性与健康依从行为。

4. 构建身心协同的关怀机制与适配框架

生理心理智能感知技术的人文关怀与群体适配能力，需要在跨学科协作基础上实现技术、人文与医疗的融合创新。在技术开发过程中，可以积极邀请心理学、设计学、临床医学等领域的专家参与，保障其在功能构建、交互体验与心理支持等方面的协同统一。在策略制定阶段，结合临床心理干预路径，为特定人群构建定向支持模型，提升技术的情境适应性与用户满意度。此外，通过试点应用与用户反馈机制，持续迭代系统设计，形成闭环优化路径，实现从以技术为中心向以用户为中心的演进，推动生理心理智能感知技术在人群多样性背景下的广泛适配与可持续发展。

（五） 加强生理心理智能感知关键技术协同发展

在数字医疗深入推进的背景下，生理心理智能感知技术正从单点技术突破走向多环节、多场景的融合。为实现个体全生命周期健康管理的目标，需推动关键技术间的协同发展，构建贯穿诊前、诊中与诊后的闭环感知体系。非接触式监测、无线体域网、数字生物标志物与人工智能模型等技术快速迭代，为生理心理智能感知技术注入多模态、多维度的动态感知能力，实现多源数据的融合互通和多技术的高效协同，构建可以高效、精准感知的生理心理智能感知系统。

1. 推进多模态感知技术的融合优化路径

多模态感知能力是实现生理心理状态精准识别的核心基础。当前，非接触式监测技术已能够在无创条件下获取生理参数、面部行为等关键生理参数；无线体域网技术支持个体多项生理指标的连续监测与远程实时传输；数字生物标志物技术推动感知数据向量化、标准化和可解释健康指标的转化。在此基础上，亟需发展高效的跨模态对齐算法与异构信号融合机制，提升对复杂感知信息的理解能力与表征精度。此外，系统推进感知设备在家庭、社区、医疗机构等一般场景下的协同部署，确保感知数据在多场景间实现顺畅流通、高效交互与及时共享，增强系统的适配性与实用价值。

2. 构建“感知 ‒ 决策 ‒ 执行”的闭环联动机制

生理心理智能感知技术整体效能的发挥不仅取决于前端数据采集的多样性与广度，更依赖于后续决策制定与干预执行的高度协同。借助人工智能大模型对复杂生理心理数据进行动态建模与语义解析，可有效支撑个体健康风险的精准预测与分层评估。进一步地，借助智能机器人系统的感知交互能力与动作执行能力，可将决策高效转化为具体干预行动，如健康提醒、行为引导与情绪调节等，最终形成“感知 ‒ 决策 ‒ 执行”一体化联动框架，全面提升生理心理智能感知技术在多病种、多人群应用环境下的泛化能力与临床支持效能。

五、 结语

本文聚焦家庭、社区、医疗机构等健康服务一般场景和航天、航空、航海等特殊场景，系统梳理了生理心理智能感知技术在数字医疗中的发展现状与演进趋势。作为支撑个性化健康管理、慢性病监测与精准医疗服务的重要基础，该技术已成为推动医疗服务体系智慧化转型的关键环节。同时，进一步提出了数据可信流通、系统泛在适配、知识深度融合、人本价值嵌入、关键技术协同等发展路径。研究表明，生理心理智能感知技术的持续突破将为健康服务的全生命周期覆盖、精准化实施与连续性供给提供有力支撑，对于构建高质量、可持续的智慧医疗体系具有重要的理论价值与实践意义。

面向未来，生理心理智能感知技术的发展需突破碎片化与单点突破的局限，更加强调整体性与系统性。在数据层面，推动多模态信息的规范化与融合，构建安全可信的数据流通机制；在架构层面，提升系统的互操作性与实时响应能力，满足多样化应用场景需求；在算法与服务层面，注重公平性、可解释性与人本导向，强化对不同群体的适配与情感关怀。与此同时，还需通过场景化试点与应用验证，建立可持续的评估与反馈机制，不断提炼具有普适性的数字生物标志物，在“感知 ‒ 决策 ‒ 执行”全链条形成良性闭环，推动在一般与特殊场景中的可靠应用，从而支撑智慧医疗体系的高质量发展。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用
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基金资助

中国工程院咨询项目“数字医疗发展战略及能力建设研究”(2024-XBZD-18)

国家自然科学基金重大项目(72293581)

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