波新聞─陶泰山編輯
科技日報報導，以新型精神健康診療技術的挑戰與機遇為主題的香山科學會議第735次學術討論會在北京召開。
北京理工大學醫學技術學院教授、腦健康工程團隊負責人胡斌表示，已有的精神疾病診斷方式包括專科醫生訪談和量表診斷，主觀性強且量化指標缺乏。而基於腦電、語音、表情等生理、行為信號的人工智能診斷新技術，其診斷準確率能達到70%—90%。
十四五國民健康規劃提出，到2025年，將有效減緩心理相關疾病發生的上升趨勢，有效控制嚴重精神障礙的發病率，提升規範管理率至90%以上。與會專家認為，為盡快提高精神疾病的診斷準確率及效率，極須提升人工智能相關應用研究發展的優先級。
精神科學是最需要人工智能技術的領域，中國科學院院士陸林說，新的研究不斷證明，人工智能模型在精神疾病的預測診斷、干預治療等方面都表現出優於傳統診療模式的潛力。
腦電、心電、肌電等電生理信號都與人的精神狀態相關，目前的採集技術已經能夠實現降噪採集。胡斌說，甚至鼾聲、微表情、步態等人類感官難以察覺規律或精準捕捉的行為信號都可以用作人工智能判讀精神健康的依據。例如，基於腦—腸軸線原理，一種可穿戴的腸鳴音採集和監測設備就可應用於精神健康評估。
胡斌表示，信息技術讓很多之前難以探測到的蛛絲馬跡，可以被甄別、掌握，高效利用。
除解決無跡可尋的難題，人工智能在治療方面也有獨特優勢。陸林說，醫生治療時需實時得到反饋才能及時調整治療方案，人工智能輔助診斷技術提供的及時診療反饋，提升醫生對症施治的效果。
由於精神疾病的複雜病理機制和高臨床異質性(每個人症狀和效果不同)，如何找到客觀量化評估的規律仍是個難題。
只有通過生物傳感、人工智能技術與醫學、心理學等臨床基礎研究的交叉融合，才能在精神疾病的客觀分層、分類標準及非藥物干預技術方面有所突破。胡斌表示，當前多學科交叉的研究持續開展，但相互之間還需進一步打通語系間的鴻溝，形成系統釋義型範式，讓精神健康診療技術識別得準，解釋得清，治療得對。
北京理工大學健康工程實驗室博士後沈健說，我們團隊研制的便攜式腦電採集設備創新性地以生理信號為客觀指標進行精神狀態評估。他說，利用便攜式腦電精神狀態評估技術，研究人員可以在180秒内獲取被試者的腦電信號。該技術對異常精神狀態的識别準確率大於90%，已獲得國家二類醫療器械許可。
與會專家表示，美國食品藥品監督管理局已經批准處方數字療法用於慢性失眠的治療；蘋果公司正在與加州大學洛杉磯分校合作研究利用數字生物標記物識別和評估抑鬱症，來自全世界的研究進展，讓中國科研工作者倍感興奮的同時，也越來越感覺到時間的緊迫。
陸林說，2014年3月，香山科學會議專門探討中國腦科學研究計劃的目標、任務和可行性；2016年3月發布的十三五規劃綱要將腦科學與類腦研究列為科技創新2030―重大項目，其也被稱為中國腦計劃。“中國腦計劃設立類腦計算與腦機智能的專題研究，正在助力人工智能在精神診療領域應用的進一步研究和落地。
圖：AI。維基百科
