В исследовании представлена PsyBridge, гибридная интеллектуальная система, предназначенная для преодоления ограничений изолированных скрининговых инструментов в оценке психического здоровья. Эта система объединяет клинически валидированные инструменты, такие как PHQ-9 и GAD-7, с оценкой когнитивных функций и профилированием личности в рамках единой архитектуры. Модульная конструкция, использующая механизм взвешенной агрегации, формирует интерпретируемые классификации рисков и рекомендации для пользователей. Для оценки производительности исследователи создали полу-синтетический набор данных, включающий 500 профилей пациентов на основе клинически обоснованных распределений баллов. Экспериментальные результаты показывают, что PsyBridge достигает общей точности 0,84, превосходя отдельные оценки по PHQ-9 и GAD-7. Система также демонстрирует улучшения в показателях точности (precision), полноты (recall) и F1-меры по сравнению с существующими методами. Анализ чувствительности подтверждает, что интеграция когнитивных и личностных компонентов стабилизирует классификационную производительность и снижает несогласованность предсказаний. Эти выводы указывают на то, что PsyBridge предлагает масштабируемый подход к поддержке принятия решений с помощью ИИ в средах цифрового здравоохранения.