划重点
01人工智能技术在精神健康领域受到广泛关注，多项AI辅助诊疗已步入临床应用。
02英国剑桥大学教授Zoe Kourtzi的团队开发出一种用于早期预测和诊断痴呆症的AI工具，诊断准确率高达91%。
03除此之外，德国耶拿大学医院教授Nils Opel的研究团队开发了一款创新的远程监测应用程序，通过收集患者的行为和语音数据来评估其心理健康状况。
04国内AI在精神健康诊疗中已步入多种临床应用，如AI辅助诊断系统、沉浸式治疗环境和心理治疗机器人等。
05专家表示，AI辅助精神疾病诊疗的精确度和普及度还有待进一步提高，同时需要加强伦理治理问题。
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人工智能技术对医学的促进作用正在进一步显现，尤其是在精神健康领域，AI未来的应用受到很大关注。
日前，上海市精神卫生中心举办了一场“人工智能与精神健康”研讨会，全球顶尖高校研究人员分享了AI在精神疾病诊断等领域的最新应用。会上透露，目前针对痴呆症及抑郁症等精神疾病，已有多项AI辅助诊疗步入临床应用。
英国剑桥大学计算认知神经科学教授Zoe Kourtzi在会上透露，其团队已经开发出一种用于早期预测和诊断痴呆症的AI工具，能在症状出现前10至15年就识别出潜在的痴呆症患者，且诊断准确率高达91%。在实际应用中，这一AI工具比传统临床诊断方法更精确地预测了轻度认知障碍患者转变为阿尔茨海默病的可能性，其准确度提高了三倍。
目前阿尔茨海默病早期诊断要想做到准确，仍需依靠侵入性或昂贵的检测方法，如腰椎穿刺或正电子发射断层扫描。专家表示，基于AI预测模型的无创检测方法在大规模推广普及方面将更具优势，但模型预测的精准度如何，仍有待实际临床应用的验证。
痴呆症是老年精神病领域较为常见的疾病，AI未来是否可能更广泛地用于追踪大脑的健康轨迹？对此，全球的研究人员都在积极探索。
德国耶拿大学医院转化精神病学特聘教授Nils Opel在会上表示，其研究团队开发了一款创新的远程监测应用程序，通过收集患者的行为和语音数据来评估其心理健康状况。 Opel称，这些技术在临床实践中显示出巨大潜力，可用于患者的细分和进一步个性化治疗。
美国耶鲁大学精神病学系副教授Philip Corlett表示，他的团队开发了一种”条件性幻觉”模型，利用AI和机器学习技术来研究幻觉的形成机制；团队还应用分层高斯滤波器模型研究偏执症患者的疾病机制，为新的治疗方法提供理论基础。
在国内，AI在精神健康诊疗中也已步入多种临床应用，例如AI辅助诊断系统能够通过分析MRI扫描结果，准确识别重度精神疾病患者；利用虚拟现实和AI技术创建沉浸式治疗环境，显著改善恐高症等精神疾病患者的症状；以及基于AI的心理治疗机器人，通过分析面部表情来辅助焦虑症的筛查和诊断。
上海市精神卫生中心院长、国家精神疾病医学中心主任赵敏教授对第一财经记者表示：“这些应用正推动精神健康服务向智能化、个性化方向发展。全球心理健康问题日益严峻，人工智能与精神疾病诊疗的结合是未来的一个重要方向。”
另据上海精神卫生中心教授陈剑华介绍，上海精神卫生中心与天桥脑科学研究院（TCCI）人工智能与精神健康前沿实验室合作开展的问诊大数据收集项目，目前已经通过伦理审批，采集真实世界5000多例抑郁焦虑症患者与医生的对话，时长超过1000个小时，将提供给AI大语言模型进行训练。
针对AI大模型数据训练可能引发潜在的隐私担忧，陈剑华表示，项目计划将确保在不侵犯患者数据隐私的严格合规前提下向研究者和AI团队开放合作。
展望AI在精神疾病领域的应用前景，天桥脑科学研究院专家向第一财经记者指出，AI辅助精神疾病诊疗的精确度和普及度还有待进一步提高；同时，AI技术在精神疾病诊疗领域的研究需要特别加强伦理治理问题。
天桥脑科学研究院科学计划执行主任李艳称，目前该机构正在积极推进AI赋能脑科学的举措，让更多人工智能领域的科学家参与到生命科学的研究中，通过更多交叉研究来探索大脑的机制。
(本文来自第一财经)
