随着脑机接口、AI大模型等技术的发展，人工智能正在全面进驻三甲医院精神科。与此同时，如何规范利用人工智能开展精神心理领域研究，促进新型技术合规临床转化应用，助力心理健康筛查与干预支持体系完善，也成为行业关注焦点。

　　基于5000多例问诊对话集训练

　　上周末，天桥脑科学研究院与国家精神疾病医学中心/上海市精神卫生中心联合主办了一场人工智能与精神健康生态大会，聚焦人工智能与精神健康领域的科学前沿。第一财经记者在大会现场了解到，天桥脑科学研究院人工智能与精神健康前沿实验室与上海市精神卫生中心合作开发的AI问诊大模型项目“灵溪”，经过一年的训练取得阶段性的积极成果。

　　上海市精神卫生中心“灵溪”项目负责人陈剑华教授分享了多模态辅助评估模型在抑郁焦虑相关症状评估中的应用探索。陈剑华介绍称，对话访谈是精神疾病临床评估与心理干预的重要手段之一。基于这一特点，团队采集了真实、高质量的抑郁焦虑患者与医生的5000多例问诊对话集，所有数据均经过严格隐私脱敏处理后，提供给AI大语言模型进行训练。该项目在严格遵循医疗数据安全、算法合规等前提下，与具备相关资质的研究者和AI团队合作。

　　“我们还在对大模型不断训练的结果加以分析，希望挖掘有临床参考价值的研究发现，为抑郁症辅助诊疗策略优化提供新思路。”陈剑华对第一财经记者表示。

　　据第一财经记者了解，此类基于真实世界问诊对话训练的大模型项目在全球范围也不多见，团队前期在数据采集、隐私保护、合规审核等方面投入大量的时间精力。“很多问诊对话信息当中还有一些涉及个人隐私的敏感信息，我们需要把这些信息进行系统化脱敏处理，注重伦理保护隐私，确保数据使用全程合规，才能用作训练AI大模型的语料。”陈剑华说道。

　　快速生成抑郁风险量化参考报告

　　抑郁症正在成为现代社会重要的精神疾病，而且年轻化趋势严重，抑郁症患者年龄越来越小。《2022年国民抑郁症蓝皮书》显示，在中国抑郁症患者中，18岁以下人群占比超过30%；约50%的患病群体为在校学生，其中41%曾因抑郁而休学。青少年抑郁症已成为我国一个重大的公共卫生问题，需要有效干预和及时调整。

　　专家认为，未来AI与精神健康的结合有望在提升AI辅助精神疾病诊疗的精确度和普及度、个性化智能治疗方案、理解精神疾病机制、预防和管理精神健康问题、加强伦理治理等方面取得突破。

　　目前，包括科技富豪马斯克的脑机接口公司Neuralink在内的公司，都在借助人工智能的技术，积极研究针对抑郁症的新疗法。另据第一财经记者了解，上海交大、天津大学利用情感脑机接口对抑郁症的评估和诊断，瑞金医院对难治性抑郁症的神经调控近年来也都取得积极进展。

　　陈剑华表示，现阶段大部分心理疾病诊断缺乏特异性客观的生物学检测指标，传统临床评估主要依赖精神科医师的临床访谈、症状观察、标准化心理量表测试、病史采集等综合手段。临床实践中，部分被测者可能会在量表评估时因主观因素无法客观准确表达自己的真实感受，一定程度上影响评估结果，也可能对诊疗带来偏差。

　　针对上述痛点，上海交通大学智能交互与认知工程上海高校重点实验室团队已经开发出一套脑电采集系统。人们只需要带上一个外接脑电帽，经过算法处理，2分钟就能生成一份抑郁状态报告，可以量化受试者罹患抑郁和焦虑的风险。

　　据第一财经记者了解，这套系统已经在上海市精神卫生中心以及上海交通大学医学院附属瑞金医院等国内三甲医院精神科开始部署。它就好比“情绪X光机”，很难有人能逃出它的“火眼金睛”。

　　但陈剑华强调，目前，AI在精神健康领域的应用仍处于探索与规范发展阶段，所有技术研发与临床试用均需严格遵循各项法律法规，坚守医疗安全、数据安全、伦理合规底线。