解他在生活中遇到的压力源以及应对方式。发现患者在工作上承受着巨大的压力，这是导致他焦虑症状加重的重要因素。
“我们不能仅仅依靠读心术设备的数据，还需要全面了解患者的生活背景和心理状态，将这些信息与神经活动数据相结合，才能更准确地把握病情。”虎娃说道。
随着研究方法的调整，情况逐渐有了转机。团队通过整合多方面的数据，建立了一个更为复杂的模型。这个模型能够更准确地反映患者心理状态与神经活动之间的关系，从而对病情发展做出更可靠的预测。
在一次对精神分裂症患者的治疗过程中，借助这个新模型，团队提前预测到患者可能出现病情波动，并及时与医生沟通调整了治疗方案。果然，在后续的观察中，患者没有出现预期的病情恶化，症状反而有所减轻。
这次成功让团队备受鼓舞，他们意识到，虽然读心术技术在应用于临床心理学研究时面临诸多挑战，但只要不断调整研究方法，综合考虑多种因素，就能够发挥其巨大的潜力，为心理疾病的诊断和治疗提供有力的支持。在未来的研究中，虎娃和团队将继续深入挖掘读心术技术在临床心理学领域的应用价值，为改善患者的心理健康状况而不懈努力。