20多年来，北京心理危机研究与干预中心始终守候在心理危机干预的第一线。我们深知，自杀风险往往不是毫无征兆地突然降临，而是在日常情绪波动的长期累积中逐渐形成。但如何在危机酝酿的早期——甚至远在当事人开口求助之前——更敏锐地捕捉到预警信号？

     近日，我中心安静团队与清华大学万科公共卫生与健康学院陈润森副教授团队合作，在国际学术期刊《Molecular Psychiatry》发表了题为“Digital  mood  phenotyping  predicts  short- and  long-term  suicidal  ideation  across  a  two-year  timescale”的最新研究成果。这项研究为危机预警插上了“数字科技”的翅膀。

01 / 为什么关注“数字表型”？

从“事后被动响应”到“前瞻精准预警”

     传统的心理评估往往只能捕捉到个体在“某一个时间点”的静态状态，难以持续追踪真实生活中的情绪起伏。那些藏在日常细微之处的情绪波动与高水平负性情绪，往往就是心理脆弱性加重的信号。

      随着智能手机与数字健康技术的发展，“数字表型”（Digital Phenotyping）应运而生。它就像一个“24小时随身心理晴雨表”，通过高频、多源的数据记录，让原本无形的情绪变化变得“可见、可量化”。

02 / 两年纵向追踪

揭开情绪轨迹里的“风险密码”

在此次联合研究中，研究团队展开了长达两年的纵向随访。参与者通过智能手机连续25天记录日常情绪，团队结合密集追踪数据与无监督学习方法，成功识别出三类具有显著差异的“数字情绪表型”：

1. 稳定-低负性情绪表型（Stable–Low）负性情绪水平低，且情绪曲线平稳 

2. 中等情绪表型（Moderate）负性情绪水平与波动性均处于中等状态

3. 不稳定-高负性情绪表型（Unstable–High）表现出较高的负性情绪水平，且伴随剧烈的情绪起伏
   

 03 / 核心发现：情绪轨迹预测风险

短至数日，长达两年

1. 短期微观预警：捕捉微小的“危机信号”

   情绪强度的平均水平及其波动性，与近期自杀意念呈显著正相关。这意味着，情绪的剧烈起伏本身就是一个敏感的预警指标。这也为未来的即时自适应干预（JITAI）——在风险刚刚露头时，干预力量就能通过手机等终端精准介入——提供了最佳的时间节点。         

2. 长期跨度分层：长达两年的稳健预测

     在跨越1个月、3个月、8个月至24个月的多次随访中，属于“不稳定-高负性情绪表型”的个体均表现出更高的风险。即使在控制了基线精神科诊断及治疗等变量后，这一预测效力依然显著——意味着数字情绪表型对自杀风险的识别能力，可以持续长达两年。

温暖守护 × 智慧医疗：我们一直在路上

从热线电话里的声声安慰，到学术前沿的深耕细作，北京心理危机研究与干预中心始终秉承着“生命至上、科学干预、人文关怀”的文化内核。

数字表型技术的引入，并不是要用冰冷的数据替代人情的温度，而是用科技的力量为危机干预赋予更敏锐的眼睛。它让我们可以跨越传统评估的时间局限，在黑暗将至未至之时，把温热的手伸向最需要帮助的人。

未来，我们将继续推动数字科技与临床干预的深度融合，探索更多跨时间尺度的风险评估与早筛方案，用心守护每一位求助者，共同筑牢生命安全的坚固防线。

无论是持续的低落，还是剧烈的情绪起伏，请记得，你并不孤单。科学正在努力让每一种痛苦都能被看见、被接住。

编辑｜ 崔璨

校对｜ 安静

审核｜ 梁红

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