中新網上海11月8日電 (記者 陳靜)8日在上海舉行的"人工智能與精神健康"研討會上，記者了解到，AI的發展將幫助醫學界更深入地理解精神疾病的機制，為新的治療方法提供理論基礎；通過AI技術，醫學界將實現對大腦健康軌跡的長期追蹤，從而更好地預防和管理精神健康問題；此外，個性化治療方案的制定將更加智能化。

　　由《科學》(Science)雜志、上海市精神衛生中心(國家精神疾病醫學中心)等聯合主辦的"人工智能與精神健康"研討會當日在上海舉行。近400位科學家、臨床醫生、產業界精英參會，共同探討人工智能在精神健康領域的應用與未來發展。主辦方表示，期待吸引各方人才，特別是AI人才加入，用人工智能技術，更好地讓中國人更幸福。上海市精神衛生中心院長、國家精神疾病醫學中心主任趙敏教授說："人工智能與精神疾病診療的結合正是解決心理健康問題的一個良方。我們期待與全球科學家進行深度交流，共同推動這一領域的發展。"

　　趙敏教授展示了AI在精神健康診療中的多種臨床應用，這些應用正推動精神健康服務向智能化、個性化方向發展。AI輔助診斷系統能夠通過分析MRI掃描結果，準確識別重度精神疾病患者；利用虛擬現實和AI技術創建沉浸式治療環境，顯著改善了恐高癥等精神疾病患者的癥狀。據透露，專家們正在開發基于AI的心理治療機器人，通過分析面部表情來輔助焦慮癥的篩查和診斷。

　　據悉，德國耶拿大學醫院轉化精神病學特聘教授Nils Opel的研究團隊開發了創新遠程監測應用程序，通過收集患者的行為和語音數據來評估其心理健康狀況。他領導建立的大規模數字隊列研究DigiHero，正在監測德國人口的心理健康狀況。這些技術在臨床實踐中顯示出巨大潛力，可用于患者的細分和進一步個性化治療。

　　美國耶魯大學精神病學系副教授Philip Corlett分享了如何將計算精神病學引入臨床診療的實踐。他的團隊開發了一種"條件性幻覺"模型，利用AI和機器學習技術來研究幻覺的形成機制。此外，他們還應用分層高斯濾波器模型，發現偏執癥患者傾向于將世界視為更加不穩定的形態。Philip Corlett認為：“計算模型能幫助我們更好地理解精神疾病的機制。”

　　澳大利亞紐卡斯爾大學神經科學與精神病學教授Michael Breakspear介紹，他嘗試用模型模擬人類精神世界。在他看來，人類是一種活躍的主體，動態地嵌入自身構建的人際、社會、文化和歷史體系中；而深度神經網絡是其核心，是執行隨機插值的靜態矩陣。這位澳大利亞學者圍繞人工智能解碼面部表情、大語言模型模擬生成自然和疾病下的言語等多個方面，討論了如何使用大腦的生成式模型來優化AI在精神健康領域的應用。

　　據悉，英國劍橋大學計算認知神經科學教授Zoe Kourtzi主持開發了一種用于早期預測和診斷癡呆癥(慢性獲得性進行性智能障礙綜合征)的AI工具。它能夠在癥狀出現前10年-15年就識別出潛在的癡呆癥患者，準確率高達91%。據介紹，在實際應用中，這一AI工具比傳統臨床診斷方法更精確地預測了輕度認知障礙患者轉變為阿爾茨海默病的可能性，其準確度提高了3倍。她提出，未來有可能用AI更廣泛地追蹤大腦的健康軌跡。

　　上海市精神衛生中心陳劍華教授介紹了一項名為"靈溪"的項目。該項目基于精神疾病是“唯一可以靠對話診療的疾病”這個特點，建設真實、高質量的抑郁焦慮患者與醫生的問診對話集，提供給AI大語言模型進行訓練。項目已通過倫理審批，采集了5000多例對話，時長1000個小時，且數量正在持續增加。項目計劃在嚴格合規的前提下向研究者和AI團隊開放合作。

　　《科學》系列期刊出版人Bill Moran在會議現場致辭中表示："《科學》一直處于新興科學的前沿。我們將繼續與全球科學家和研究人員密切合作，釋放人工智能在精神健康治療和管理方面的巨大潛力。"(完)