要实现AI健康助手的情感监测功能，帮助用户识别和管理负面情绪，可以通过以下几种技术手段：
情感分析技术：利用自然语言处理（NLP）技术，自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息，如百度开源的Senta项目 。
多模态情感识别：结合语言和非语言表达数据，使用可穿戴设备实时监测面部和声音表达所产生的*，实现对人类情感的准确识别，如蔚山科学技术院和南洋理工大学的研究团队开发的多模态人类情感识别系统 。
情绪识别与分析：通过文字或语音识别用户情绪，并给出分析和建议，如林间聊愈师应用 。
机器学习和深度学习：使用机器学习和深度学习算法，从生理数据中检测情绪，如Sentio公司的Feel项目 。
人工处理：开发人工智能和*处理算法，将生理数据转换成清晰而具体的决策——情绪的标记，如MATLAB在Feel项目中的应用 。
个性化治疗：根据用户的情绪数据，提供个性化的音乐、电影和书籍推荐，以实现情绪管理，如PSiFI技术的应用 。
数据驱动的疗法：利用可穿戴设备收集的数据，与治疗师合作，提供即时、准确的个性化治疗，如Sentio公司的* 。
情绪日历：为用户提供互动的情绪日历，记录情绪变化，帮助用户更好地了解自己的情感状态 。