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。