人工智能（AI）与精神健康有哪些颇具潜力的交叉碰撞？我们能否通过大数据和AI新技术找到诊疗精神疾病的客观标准，加速攻克这一“人类最后的疾病堡垒”？12月7日，由天桥脑科学研究院（TCCI）人工智能和精神健康前沿实验室（上海精中）和国家精神疾病医学中心脑健康研究院主办的人工智能与精神健康论坛上，中外专家学者在线跨界探讨，超过34万人次观看直播。

美国斯坦福大学医学院Leanne Williams教授介绍了团队在抑郁症生物学分型及分类治疗中的研究进展，该团队通过功能性磁共振成像技术划分人群大脑成像数据，将其分为6个神经环路，为患者定制个性化治疗方案。结果显示，针对性治疗可以改善患者的脑部情况，改善认知功能。

中科院院士、北京大学第六医院院长陆林教授分享了脑机接口技术、AI技术等在脑疾病治疗领域的进展。上海市精神卫生中心彭代辉教授分享了AI技术在抑郁症诊治领域进展。彭代辉教授表示通过采集患者的音频、视频、脑电、眼动及生理学数据可以建立抑郁障碍多模态信息库，进而通过深度学习建立多模态融合预测诊断模型，这些数字新科技可辅助临床诊断抑郁障碍。

充满前景的人工智能应用场景不止于此。上海市精神卫生中心王继军教授分享了在高危精神病综合征群体中的研究：基于脑电信号的AI预警模型，对精神疾病的生物预测准确度可以达到90%。复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰教授介绍，团队开发的全新痴呆风险预测模型，可提前十年预测痴呆发病，准确率达85%。中国科学院心理研究所朱廷劭教授分享了在自然状态下获取用户的多种行为数据，比如步态、微表情、语音等信息，通过机器学习识别抑郁症患者的心理状态，助力辅助诊断。

上海交通大学吕宝粮教授介绍了该团队最近开发了一种新的情绪诱发素材——油画，在被试观看油画的过程中收集眼动信号，识别情绪。相对脑电信号，眼动信号较容易处理，更适于作为临床指标的生理信号。吕宝粮教授表示，他们的目标是实现精神疾病的客观指标“金标准”。

清华大学黄民烈教授分享了人工智能在心理咨询中的应用。一个基于深度学习的共情聊天机器人Emohaa，通过建立AI数字疗法体系，为抑郁或焦虑者提供个性化、全天候、高质量心理健康服务。德国于利希研究中心神经科学与医学、大脑与行为研究所Simon Eickhoff教授阐述了机器学习在神经影像学中的应用。美国亚利桑那州立大学Yi-Yuan Tang教授以系列研究为引谈到，不论是年轻人还是老年人，正念等身心训练均可恢复大脑的可塑性，研究证实大脑和身心的动态互动是支撑整个人身心健康的关键。因此，在看待和处理脑疾病时，要以整体观念对待治疗策略。

中南大学湘雅第二医院王湘教授介绍了通过认知计算建模帮助解析抑郁症自杀行为的研究进展。

“我们有可能在5天内治好一名抑郁症患者。”TCCI转化中心研究员、上海市精神卫生中心袁逖飞教授分享了两例通过“密集与精准刺激”“智能与闭环入脑”成功治愈抑郁症的案例。他与同济大学医学院赵旭东教授、复旦大学应用伦理学研究中心王国豫教授、上海科技大学胡霁教授、上海市精神卫生中心刘登堂教授、易正辉教授，展望了脑与精神疾病研究的未来，认为精神健康疾病诊疗有两个新的发展趋势：精神疗法与物理调控的融合，即联用药物、心理及数字干预，来获得更好的治疗效果；靶向“脑-身-脑”的调控模式，即大脑、神经系统与身体器官的联结在精神医学治疗中的作用。

上海市精神卫生中心院长赵敏教授透露，作为国家精神疾病医学中心，上海市精神卫生中心正在与天桥脑科学研究院联合推进人工智能在精神健康前沿领域的研究和应用转化，将为人工智能在精神疾病的诊疗新技术方面提供支撑。

国家精神疾病医学中心脑健康研究院院长徐一峰教授表示，此次论坛聚焦人工智能和精神卫生心理健康的前沿技术发展，并融入法学、人类学、历史等人文社科视角，希望人工智能技术更好地应用于精神领域，促进人类健康。

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