在数字化心理健康服务领域，"萤火计划" 心理干预系统通过融合多学科技术与创新架构设计，构建了一套集自杀风险监测、实时预警与智能干预于一体的技术体系。本文将从技术栈选型、核心模块实现及数据安全方案三个维度，深入解析该系统的技术落地细节。
一、系统技术栈全景架构
1. 前端技术体系
系统前端采用现代化 MVVM 架构，以 Vue.js 为核心框架，结合 ElementUI 组件库实现响应式界面设计，通过 ECharts 完成数据可视化呈现：
<!-- 风险评估仪表盘前端组件 --> <template> <div class="risk-dashboard"> <!-- 高风险用户预警卡片 --> <el-card shadow="hover" class="warning-card"> <div slot="header" class="clearfix"> <span>实时风险预警</span> <el-button style="float: right; padding: 3px 0" type="danger" @click="handleAlert"> 处理高风险({{ highRiskCount }}) </el-button> </div> <high-risk-list :riskUsers="riskUserList" /> </el-card> <!-- 数据可视化区域 --> <div class="chart-container"> <div ref="riskTrendChart" class="chart-item"></div> <div ref="responseTimeChart" class="chart-item"></div> </div> </div> </template> <script> import HighRiskList from '@/components/HighRiskList.vue' import echarts from 'echarts' export default { components: { HighRiskList }, data() { return { highRiskCount: 0, riskUserList: [] } }, mounted() { this.fetchRiskData() this.initRiskTrendChart() this.initResponseTimeChart() // 定时刷新数据 setInterval(() => { this.fetchRiskData() }, 60000) }, methods: { // 调用后端API获取风险数据 fetchRiskData() { this.$axios.get('/api/risk/assessment') .then(res => { this.highRiskCount = res.data.highRiskCount this.riskUserList = res.data.riskUsers }) }, // 初始化风险趋势图表 initRiskTrendChart() { const chart = echarts.init(this.$refs.riskTrendChart) chart.setOption({ title: { text: '近7天风险等级趋势' }, xAxis: { data: ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'] }, yAxis: { name: '人数' }, series: [{ type: 'line', data: [12, 19, 16, 22, 25, 18, 10], name: '高风险' }, { type: 'line', data: [35, 42, 38, 45, 40, 32, 28], name: '中风险' }] }) } } } </script>
该组件通过 Vue.js 的响应式数据绑定实现动态渲染，结合 ECharts 绘制风险趋势图，每 60 秒自动刷新数据，确保前端展示的实时性。
2. 后端技术架构
系统后端采用 Spring Cloud Alibaba 微服务架构，以 Dubbo 实现服务治理，Zookeeper 作为注册中心，核心技术组件包括：
风险评估服务核心实现 @Service public class SuicideRiskService { @Autowired private BertModel bertModel;
BERT语义分析模型 @Autowired private RiskAssessmentDao riskDao;
数据访问层 @Autowired private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; // 缓存服务 评估用户自杀风险等级 * @param userId 用户ID * @return 风险等级(1-5级) */ public RiskLevel assessRisk(String userId) { // 1. 从缓存获取用户近期行为数据 UserBehaviorData behaviorData = getUserBehaviorFromCache(userId); if (behaviorData == null) { behaviorData = riskDao.fetchUserBehaviorData(userId); redisTemplate.opsForValue().set( "user_behavior:" + userId, behaviorData, 30, TimeUnit.MINUTES ); } // 2. 多源数据融合处理 List<String> textData = mergeMultiSourceData(behaviorData); // 3. BERT模型进行语义分析 List<RiskFeature> features = bertModel.analyze(textData); // 4. 风险等级预测 int riskScore = riskPredictor.predict(features); // 5. 转换为风险等级 return RiskLevel.convert(riskScore); } /** * 融合社交媒体、搜索记录等多源数据 */ private List<String> mergeMultiSourceData(UserBehaviorData data) { List<String> texts = new ArrayList<>(); texts.addAll(data.getSocialMediaPosts()); texts.addAll(data.getSearchRecords()); texts.addAll(data.getChatContents()); return texts; } }
后端服务采用分层架构设计，通过 Redis 实现热点数据缓存，减少数据库访问压力；利用 Dubbo 的服务治理能力，实现高并发场景下的服务负载均衡与熔断降级。
二、核心技术实现方法
1. 基于 BERT 的语义分析模型
系统采用预训练 BERT 模型进行文本情感分析与自杀倾向识别，核心算法实现如下：
# 自杀风险评估模型核心代码 import tensorflow as tf from transformers import TFBertModel, BertTokenizer class SuicideRiskModel: def __init__(self): # 加载中文BERT预训练模型 self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') self.bert = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', output_hidden_states=True) # 构建风险分类器 self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(0.1) self.classifier = tf.keras.layers.Dense( 5, activation='softmax', name='risk_classifier' ) def build_model(self): # 定义输入层 input_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name='input_ids') attention_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name='attention_mask') # 通过BERT获取特征表示 bert_outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask) pooled_output = bert_outputs.pooler_output # [batch_size, 768] # 分类层 output = self.dropout(pooled_output) output = self.classifier(output) # 构建模型 model = tf.keras.models.Model( inputs=[input_ids, attention_mask], outputs=output, name='suicide_risk_model' ) model.compile( optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=2e-5), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) return model def predict(self, text_batch): # 文本预处理 inputs = self.tokenizer( text_batch, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='tf' ) # 模型预测 predictions = self.model(inputs) # 返回风险等级概率 return predictions.numpy()
