基于Flask的心理健康咨询管理与智能分析,集成AI智能对话咨询、心理测评(PHQ-9抑郁量表/GAD-7焦虑量表)、情绪追踪记录、危机预警识别
系统运用jieba分词技术和情感词典实现情绪倾向分析,通过DeepSeek大语言模型提供个性化AI咨询,利用ECharts实现数据可视化展示,帮助用户了解心理健康状况,协助管理员进行全局监控与决策支持,构建温暖治愈的心理健康管理生态系统。通过危机词库匹配识别危机信号(自杀、自伤等关键词),判定危机等级(0-5级),系统自动触发预警机制并引导用户寻求专业心理援助。支持用户自助记录每日情绪状态,可选择
系统说明
本系统是一款基于Flask框架开发的心理健康咨询管理与智能分析平台,旨在为用户提供专业的心理健康支持服务。系统采用用户与管理员双角色设计,集成了AI智能对话咨询、心理测评(PHQ-9抑郁量表/GAD-7焦虑量表)、情绪追踪记录、危机预警识别及多维度数据分析可视化等核心功能。系统运用jieba分词技术和情感词典实现情绪倾向分析,通过DeepSeek大语言模型提供个性化AI咨询,利用ECharts实现数据可视化展示,帮助用户了解心理健康状况,协助管理员进行全局监控与决策支持,构建温暖治愈的心理健康管理生态系统。
功能说明
1. 用户登录注册
用户可通过用户名/邮箱进行账户注册和登录,系统使用Flask-Login实现安全的身份认证与会话管理。注册后用户可访问个人心理健康空间,管理员则拥有管理权限,可查看全局数据和用户信息,确保系统安全性与角色权限分离。

2. 用户仪表盘
用户登录后的个人主页,展示最近7天情绪趋势折线图、快速功能入口及最近咨询记录摘要。通过直观的数据可视化,帮助用户快速了解自身情绪变化规律,便捷地访问AI咨询、情绪记录、心理测评等功能模块。
3. AI智能对话咨询
集成DeepSeek大语言模型实现流式AI对话,根据用户测评结果(PHQ-9/GAD-7分数)提供个性化心理建议。系统实时分析用户输入的情绪分数与危机等级,触发危机预警机制并引导用户寻求专业帮助,同时保存完整对话历史记录。
4. 情绪记录
支持用户自助记录每日情绪状态,可选择情绪类型(开心、难过、焦虑、生气等)、设置情绪强度(1-10分)、添加文字备注。帮助用户建立情绪管理习惯,通过持续追踪发现情绪规律,为AI咨询提供个性化参考依据。
5. 心理测评
提供PHQ-9抑郁自评量表(9题)和GAD-7焦虑自评量表(7题),用户可在线完成测评并获得自动评分。系统根据测评结果生成专业报告,包含分数解读、症状分析及个性化建议,结果保存至历史记录供长期追踪对比。
6. 测评详情与历史记录
查看已完成测评的详细报告,包括总分、等级判定、症状描述及改善建议。历史记录页面按时间倒序展示所有测评、情绪记录及咨询记录,支持分页浏览,帮助用户回顾心理健康变化轨迹。

7. 情绪趋势图表分析
基于用户情绪记录数据,使用ECharts生成情绪趋势折线图,可选择不同时间范围(7天/30天/90天)。可视化展示情绪强度的变化规律,识别情绪波动周期,辅助用户和管理员了解情绪稳定性与变化趋势。
8. 用户管理(管理员功能)
管理员可查看系统所有用户列表,包括用户名、邮箱、注册时间、角色等信息。支持删除违规用户,统计活跃用户数量,实现对用户账户的全面管理,维护平台安全与秩序。
9. 咨询记录监控(管理员功能)
管理员可查看所有用户的AI咨询记录,分页显示用户消息、AI回复、情绪分数、危机等级及时间戳。按危机等级(红色/橙色/黄色/绿色)高亮显示,重点关注高危机对话,及时介入干预。
10. 全局数据统计仪表盘(管理员功能)
展示平台核心运营数据,包括总用户数、总咨询次数、总测评次数、今日活跃用户等关键指标。通过ECharts渲染近7天咨询趋势柱状图、情绪类型分布饼图、危机等级分布图,提供全局数据概览与决策支持。
11. 情绪倾向分析与危机预警识别
使用jieba中文分词结合情感词典,分析用户对话文本的情绪倾向(-1至1的连续分数)。通过危机词库匹配识别危机信号(自杀、自伤等关键词),判定危机等级(0-5级),系统自动触发预警机制并引导用户寻求专业心理援助。
12. 多维度可视化报表(管理员功能)
提供危机等级分布柱状图、测评结果类型分布饼图、情绪趋势时间序列图等多种可视化报表。支持自定义时间范围筛选,导出统计数据,多角度洞察平台心理健康状况,辅助管理者优化服务策略与资源配置。
技术架构
后端技术:Flask框架 + Flask-SQLAlchemy(ORM)+ Flask-Login(身份认证)
前端技术:Bootstrap 5(响应式UI)+ ECharts 5(数据可视化)+ JavaScript ES6
数据库:SQLite(轻量级关系型数据库)
AI服务:DeepSeek大语言模型(智能对话咨询)
NLP技术:jieba中文分词 + 情感词典(情绪分析)
数据分析:pandas(数据处理)+ numpy(数值计算)+ scikit-learn(机器学习)
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