人工智能在心理健康与精神疾病诊疗领域具有巨大潜力。近日，天桥脑科学研究院和上海市精神卫生中心共同主办“人工智能与精神健康生态大会”，并凭借其主导的“灵溪”项目，引发学术界、医疗界与产业界对人工智能新应用的关注。

　　大语言模型（LLM）的普及让AI心理陪伴与情绪疏导产品快速爆发，但数据隐私、高质量专业语料的匮乏以及危机干预的滞后，成为行业发展痛点。

　　针对上述痛点，天桥脑科学研究院依托与上海市精神卫生中心（国家精神疾病医学中心）共建的“人工智能与精神健康前沿实验室”，共同发起“灵溪”项目。天桥脑科学研究院创始人陈天桥表示，精神疾病是“唯一可以靠对话诊疗的疾病”，高质量、真实的医患对话数据是训练垂直心理大模型的关键基础。

　　作为与国家级医学中心合作的成果，“灵溪”拥有诸多亮点，其中包括项目采集并积累了超过5000例抑郁、焦虑等临床患者的真实问诊语音及文本数据，匹配完整的病历信息，数字化录音时长超过1000小时，是目前国内最系统化的精神健康数据集之一。基于灵溪数据集开发的AI模型，在情绪识别准确率上已接近90%、多模态综合诊断准确率接近80%。

　　在严格合规和通过伦理审批的前提下，“灵溪”正逐步向研究者和AI团队开放合作。从前沿数据集的开源共建，到多模态模型的破局，再到前沿学术论坛的生态构筑，天桥脑科学研究院正推动人工智能与精神健康、脑科学研究的融合。

　　为了给AI心理赛道厘清伦理边界，并推动单点技术向集群化生态迈进，人工智能与精神健康生态大会创新性地打通了“学术研究、临床应用、产业投资、伦理治理”四位一体闭环。在会上，哈尔滨工业大学的“大模型情感感知与认知调控系统”、清华大学团队开发的“聆心智能体”等成果相继亮相；大会特设的首届“人工智能与精神健康合成数据大赛”，吸引全国110多支顶尖团队参与。大会举办的“伦理考量”分论坛达成广泛共识：AI在心理健康领域应严格定位为增强人类自主性的辅助工具，而非独立的道德主体，必须在“算法效率”“人文温度”之间寻找平衡，确保技术创新与伦理治理同步。