随着“心灵守护”项目在各个星球的广泛开展，虎娃和他的团队积累了海量的关于临终患者心理的数据。这些数据不仅涵盖了不同星球居民面对生命终结时的多样心理状态，还记录了各种心理干预措施的效果反馈。虎娃意识到，是时候将读心术研究与先进的人工智能技术深度融合，打造一个更强大、更智能的人机系统，以进一步提升临终关怀的质量和效率。
团队中的人工智能专家艾丽率先提出了一个大胆的设想：“我们可以利用深度学习算法，让人工智能系统对这些海量数据进行学习，从而精准预测患者的心理变化趋势，并自动生成个性化的心理干预方案。”虎娃对这个想法十分赞同，他补充道：“而且，我们要让读心术系统与人工智能实现无缝对接，让数据的采集、分析和应用形成一个高效的闭环。”
于是，一场跨领域的科研攻坚就此展开。首先，团队对读心术系统进行了升级。他们优化了传感器的性能，使其能够更精准、更实时地捕捉大脑神经活动的细微变化。同时，改进了数据传输协议，确保从患者大脑采集到的神经信号能够快速、稳定地传输到人工智能分析平台。
在人工智能方面，艾丽带领的团队构建了一个庞大而复杂的神经网络模型。这个模型以海量的患者心理数据为基础，通过深度学习算法不断调整自身的参数，以适应不同患者的心理特征。为了让模型更好地理解人类心理的复杂性，他们还引入了强化学习机制，使模型能够在模拟的心理干预场景中不断尝试和学习，优化干预方案的生成策略。
在模型训练的初期，遇到了许多困难。由于不同星球居民的大脑神经活动模式存在一定差异，统一的模型难以准确适应所有情况。例如，来自气态星球的居民，其大脑神经传导方式与固态星球居民有所不同，这使得模型在分析他们的心理数据时出现了偏差。
为了解决这个问题，团队对不同星球居民的神经活动数据进行了分类和特征提取，针对每一类数据训练了专门的子模型。然后，他们设计了一个智能调度模块，根据患者所属的星球类型，自动选择最合适的子模型进行分析。这样一来，模型对不同星球患者心理数据的分析准确率得到了大幅提升。
随着模型训练的不断推进，它逐渐展现出强大的能力。通过对读心术系统实时传输的数据进行分析，模型能够提前预测患者心理状态的变化。比如，当监测到患者大脑中与焦虑相关的神经活动逐渐增强时，模型会迅速分析其原因，并根据患者的过往数据和个性化特征，生成一系列针对性的心理干预建议。这些建议可能包括推荐特定的音乐疗法、引导冥想的主题，或者安排与特定亲友的会面等。
为了验证人机系统的有效性，团队在多个星球的安宁医院进行了试点应用。在艾文星的一家医院，有一位名叫莉娜的患者，她在得知自己身患绝症后，陷入了深深的抑郁之中。读心术系统实时监测到她大脑中与抑郁相关的神经活动持续处于高位。人工智能模型根据她的个人资料和实时数据，迅速生成了一份干预方案。方案建议为莉娜安排一次与儿时好友的视频通话，同时播放她最喜欢的家乡音乐，并在特定时间进行放松冥想练习。
医院的医护人员按照方案执行后，读心术系统显示莉娜大脑中与积极情绪相关的神经活动逐渐增加，抑郁情绪有所缓解。随着干预的持续进行，莉娜的心理状态得到了明显改善，她开始积极面对自己的病情，与家人和医护人员的交流也变得更加主动。
在另一个星球——伽马星上，一位名叫奥尔德的老人，在生命的最后阶段对死亡充满了恐惧。人机系统通过分析读心术数据，发现奥尔德对宇宙探索有着浓厚的兴趣。于是，它生成了一个独特的干预方案，安排奥尔德与伽马星上的一位资深宇航员进行交流，并为他播放了一系列关于宇宙奥秘的纪录片。通过这些方式，奥尔德的恐惧情绪逐渐减轻，他开始以一种好奇和敬畏的心态看待生命的终结。
然而，人机系统的应用并非一帆风顺。部分医护人员和患者对这个全新的系统存在疑虑。一些医护人员担心系统生成的干预方案过于依赖数据，缺乏人性化的考量；而一些患者则对读心术系统持续监测自己的大脑活动感到不安，担心个人隐私泄露。
为了解决这些问题，虎娃团队与医护人员和患者代表进行了深入的沟通。他们向医护人员详细介绍了人机系统的工作原理，强调虽然方案是由系统生成，但最终的决策权仍在医护人员手中，他们可以根据实际情况对方员进行调整和优化。同时，团队向患者保证，读心术系统采集的数据将严格遵循隐私保护原则，采用最先进的加密技术进行存储和传输，只有经过授权的医护人员才能访问，且数据仅用于临终关怀相关的目的。
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