夜雨聆风在美国心理健康服务长期面临语言与文化匹配不足的背景下，Lehigh University三名研究人员获得校内研究资助，启动一项利用人工智能提升治疗师文化适配能力的项目，试图缓解这一结构性短板。
该项目名为CALLM-Care（Culturally Adaptive LLM-Guided Care），由Lehigh University教育学院助理教授Vanesa Mora Ringle牵头，联合P.C. Rossin工程与应用科学学院教授Mooi Choo Chuah，以及George Mason University人文与社会科学学院助理教授Amanda Sanchez共同推进。
项目获得Lehigh大学OVPR Fund to Integrate Artificial Intelligence in Research资助支持。
CALLM-Care并非用于替代心理治疗师，而是作为训练工具，通过人工智能模拟不同文化与语言背景的虚拟患者，让受训者在接近真实的情境中练习咨询沟通，并获得关于文化敏感性与语言适配能力的反馈。
系统包含三部分：患者模拟模块、治疗师交互模块以及监督评估模块，可提供多维度训练反馈。
研究团队指出，该项目针对的是心理健康行业长期存在的结构性问题，即非主流语言使用者在获取心理服务时面临显著障碍，因为能够提供文化与语言适配服务的专业人员仍然不足。
此外，传统以英语为中心的训练体系，也限制了双语治疗师在实际工作中充分发挥语言优势。
Mora Ringle表示，心理健康服务的起点并不是预约成功，而是患者能够用自己最熟悉的语言表达痛苦、恐惧或家庭压力，并且确信对方能够真正理解其语义之外的情绪与背景。
研究团队计划构建具有文化语境的合成数据集，并对系统进行多语言患者模拟训练，同时在30名心理健康从业者中开展为期四周的测试，参与者包括单语与双语治疗师。
测试重点将评估系统易用性、文化真实性以及培训效果。
项目还包括即将启动的预试点研究，覆盖20名治疗师培训学员，其中包含英语-西班牙语双语与英语单语参与者，用于验证初步效果并支持后续向美国国家精神卫生研究所（NIMH）申请规划性资助。
Mora Ringle强调，人工智能在心理健康训练中的应用必须谨慎评估偏见、伦理与文化适配问题，否则技术本身可能强化其试图解决的结构性问题。
Mora Ringle表示，该项目不仅是技术实验，也是在检验高等教育体系是否能够帮助构建一个更符合服务对象语言与文化结构的心理健康人才体系。
