背景：数据显示，全球青少年心理困扰发病率高且还在持续上升。作为心理疾病与健康的中介状态，若任由心理困扰发展不施加干预，将严重影响青少年身心健康与成长。同时随着生理与心理的不断发展，不同时期青少年面临的心理困扰也不同，因此对青少年心理困扰进行早期识别与针对性干预至关重要。但目前相关研究较少，存在干预方式较为单一，缺乏个性化、精确性方案，且多数干预在理想场景开展，难以在青少年日常场所推广。因此，结合青少年生活场景与心理特点，探索可在社区日常场所推广的个性化、针对性干预模式，通过早期干预缓解心理困扰、对促进青少年身心健康发展与社会发展意义重大。

目的：本研究旨在开发基于社区的青少年心理困扰干预管理平台，以数字健康技术为核心，计划开展集群随机对照试验，收集证据以探索该技术下社区心理干预的最佳实践与服务模式。

方法：以课题前期青少年心理困扰“青春旅程”图中社会支持感知与需求为切入点，构建覆盖不同时期、不同心理困扰类别“位点”，包含医院-学校、家长、社区的支持管理方案库。以深度学习算法构建的心理困扰发展轨迹预测模型为驱动，结合推荐关联规则与方案库，按心理困扰十个维度，以青春期早、中、晚期为时间维度，构建时间序列矩阵作为输入训练数据，以不同“青春旅程”困扰类别为输出训练数据，结合长短期记忆神经网络，通过PyTorch软件训练模型，形成管理方案推荐系统。以该系统为核心、青少年需求为导向、手机APP为载体，搭建“青春旅程”数智管理平台。对干预对象分类，干预组在常规健康教育的基础上结合平台接受个性化方案干预，对照组接受常规社区和学校心理宣教。两组均参与12个月干预计划，分别在入组（T0）、3个月（T1）、6个月（T2）、9个月（T3）、12个月（T4）调查评估指标。

讨论：本研究旨在提供新的见解，以开发针对青少年心理困扰的个性化社区干预管理计划，提供定制、智能和精确的心理困扰干预服务。