云州市教育心理健康平台 · 逻辑关系总览

根据年度工作计划制定区域筛查任务：明确筛查对象范围、时间安排、量表体系、风险分级标准与数据管理要求，创建任务后下发至所属学校。

接收教育局任务后结合校情组织实施：制定学校评测计划、分配学院 / 年级任务、通知学生参与评测并管理完成进度。

通过手机端、PC 端、心理测评一体机、AI 访谈终端等入口，完成标准心理量表、AI 智能访谈、多模态行为分析与情绪状态评估。

系统按测评结果分为正常关注 / 一般关注 / 重点关注 / 高风险预警四级；学校心理中心查看学生个人报告、班级风险分布、年级趋势与风险学生名单。

按风险等级分层服务：低风险以心理健康课程、自助训练、AI 陪伴为主；中风险开展心理访谈、咨询辅导并持续跟踪；高风险进行专业评估、家校沟通、医疗转介与危机干预。

通过平台查看区域筛查覆盖率、学校完成情况、风险分布、干预落实情况与区域心理健康趋势，实现「学校负责实施、教育局负责监管、平台负责支撑」。

市级平台制定工作方案、设置管理规则、分配服务资源、查看区域态势，并按层级向区县下放权限。

区县根据辖区情况分解并分配街道任务、管理重点人群、查看区域风险分布。

组织居民测评、建立重点人员档案、开展心理服务活动，向下调度村社区落地执行。

引导居民测评、发现异常情况、联系专业人员；服务入口包括社区心理服务站、智能终端、手机端。

各级数据回流后，平台形成区域心理健康地图、人群风险分析、服务资源分布与趋势变化分析，辅助社会治理决策。

结合组织现状制定年度心理健康计划：明确覆盖范围、测评周期、量表体系、预算与数据脱敏口径，形成年度实施方案后发布测评任务。

通过 PC 端、手机端或企业内智能终端完成压力、情绪、职业倦怠等标准量表与工作状态自评，支持匿名方式参与以降低填答顾虑。

对量表结果与自评文本做多维分析，识别压力水平、情绪倾向与职业倦怠风险，输出个体心理画像与风险分级结论。

向员工本人输出个人报告与改善建议；向企业输出部门 / 岗位 / 职级维度的组织健康分析，个人明细全程脱敏，企业侧不可下钻到人。

按风险分层承接：低风险以心理培训与自助资源为主；中风险安排咨询预约与压力管理课程；高风险由 EAP 专业顾问介入并转介外部医疗资源。

按月 / 季度复测与轻量打卡形成趋势曲线，评估服务效果并回流下一年度计划，实现「计划 — 测评 — 服务 — 复盘」的持续闭环。

患者到院挂号就诊，系统建立或匹配个人心理健康档案，关联既往就诊、用药与评估记录，为诊前预评估提供基线数据。

候诊环节由 AI 完成结构化预评估：标准量表作答与 AI 访谈问答，自动归纳症状要点、风险提示与初步分级，诊前推送至医生工作台。

医生查看 AI 预评估结论与历史趋势，结合面诊做专业复核，确认或修正风险分级；AI 结论仅作辅助参考，不直接作为诊断依据。

依据诊断意见制定治疗方案：药物治疗、心理治疗、物理治疗或联合方案，并明确复诊周期与疗效观察指标，全过程记入病程记录。

院内与居家开展数字化疗愈：正念放松、认知调节、睡眠干预与情绪训练；训练完成度与主观反馈自动回传医生工作台，用于方案微调。

按周期开展康复随访与复测，评估疗效与复发风险并及时预警；全过程数据沉淀为长期健康档案，支撑后续复诊与趋势研判。