人工智能（AI）聊天机器人的意义远不止表面上的“你问我答”，还有一些更重要的，比如“让每个人都可以享受同样的医疗资源”。为增加心理健康服务的可及性，由伦敦大学学院和艾伯哈德·卡尔斯蒂宾根大学组成的研究团队开发了一款个性化自助聊天机器人——Limbic Access。
研究团队在英格兰进行了一项涉及129400人的观察性研究，研究表明，该系统的使用导致更多人，尤其是少数群体，使用国家卫生服务（NHS）谈话疗法服务，其服务群体的数量和多样性均有所增加。
Limbic Access旨在通过提高服务的可及性来解决这一问题。在此次观察性研究中，该系统的使用导致了更多、更多样化的人群进入国家卫生服务体系（NHS）的谈话疗法服务，尤其是一些长期被忽视的群体。Limbic Access的独特之处在于其个性化的设计，通过主动引导用户完成自我推荐流程，同时允许用户深入探讨他们的心理健康问题，降低心理健康问题的社会污名。
该聊天机器人已经在英格兰14个NHS谈话疗法服务中心的在线门户上投入使用。在为期3个月的研究期间，这些中心的自我推荐数量增加了15％，而未使用该工具的14个中心则仅增加了6％。其中，非二元、亚洲/亚裔英国人和非裔/非裔英国人群体的自我推荐增加更为显著，分别增加了179％、39％和40％。
据介绍，Limbic Access的工作原理包括收集个人信息，并主动引导用户完成自我推荐过程、获得心理健康服务。该聊天机器人通过使用多个机器学习模型预测患者最可能的诊断，并根据此预测管理定制的问题。模型使用自由文本输入、标准化问卷分数、人口信息和行为指标作为其预测的输入。该预测模型结合了用于自由文本输入的自然语言处理的Transformer模型和用于其他输入方式的梯度增强模型。
Limbic Access的提出不仅解决了现有心理健康服务的问题，而且通过提高服务的可及性和包容性，为整个领域带来了积极影响。通过促进用户对心理健康问题的深入思考，该系统有望降低心理健康问题的社会污名，鼓励更多人主动寻求帮助。然而，尽管该研究在推广心理健康服务方面取得了积极的成果，但仍存在一些局限性。
首先，由于无法操控干预变量，研究的观察性设计限制了对因果关系的准确判断；其次，该研究仅涵盖了英格兰地区的129400人的观察数据，因此在将结果推广到其他文化和地理背景人群时，需要小心谨慎。