大语言模型技术在适老化智能家居中的心理健康支持应用研究

2025.07.09点击:

摘要:随着全球人口老龄化进程加速,老年人心理健康问题日益凸显。本研究聚焦大语言模型(LLM)技术在适老化智能家居中的创新应用,探讨其如何通过多模态情绪识别、认知行为干预和场景化服务设计,系统性地解决老年人孤独感(23.76%)、抑郁症状(26.4%)等心理问题。文章首先分析了LLM技术在情绪识别(如Meta CM3leon模型,准确率>89%)、心理疗愈对话(GPT-4优化CBT)和远程咨询(Claude 2低延迟交互)方面的技术突破;进而提出智能家居联动方案,包括基于情感计算的主动陪伴系统、抑郁风险动态预警机制及数字素养赋能接口。实证表明,LLM赋能的智能家居产品可显著提升服务可及性,尤其弥补心理健康资源缺口(>30%)。研究最后指出技术普惠化面临的隐私保护、设备协同等挑战,为“健康老龄化”目标下的技术创新提供理论框架与实践路径。

关键词: 大语言模型(LLM);智能家居设计;适老化智能家居;多模态情绪识别;认知行为干预;情感计算;数字包容;

基金资助: 2023年度江苏省高校哲学社会科学项目:基于PERMA理论的城市老旧小区适老家居系统智能改造研究(2023SJYB0212);

专辑: 工程科技Ⅱ辑;信息科技

专题: 建筑科学与工程;自动化技术

分类号: TU855;TP18