近日，以“精神卫生诊疗新技术的挑战与机遇”为主题的香山科学大会第735次研讨会在北京召开。
北京理工大学医学技术学院教授、脑健康工程团队负责人胡斌表示，现有的精神疾病诊断方法有专家访谈和量表诊断，主观性强，缺乏量化指标。然而，新的人工智能诊断技术基于生理和行为信号，如脑电、语音、面部表情等。具有70%-90%的诊断准确率。
《“十四五”国民健康规划》提出，到2025年，有效减缓心理相关疾病上升趋势，有效控制重性精神障碍发病率，规范管理率提高到90%以上。与会专家认为，为了尽快提高精神疾病的诊断准确率和效率，迫切需要提高人工智能相关应用研发的优先级。
精神疾病诊断需要人工智能。
"精神科学是最需要人工智能技术的领域."中国科学院院士卢琳表示，新的研究不断证明，在精神疾病的预测、诊断、干预和治疗等方面，人工智能模型优于传统的诊疗模式。
“脑电信号、心电信号、肌电信号等电生理信号都与人的精神状态有关，目前的采集技术已经能够实现‘降噪’采集。”胡斌表示，即使是打鼾、微表情、步态等人类感官难以规律或准确检测的行为信号，也可以作为人工智能解读心理健康的基础。例如，基于“脑肠轴”的原理，可穿戴式肠鸣音采集和监测设备可以应用于精神健康评估。
胡斌说，信息技术让很多以前难以察觉的“线索”被高效识别、掌握和利用。
除了解决“不留痕迹”的问题，人工智能在治疗方面也有独特的优势。卢琳说，医生需要实时反馈，以便及时调整治疗方案。人工智能辅助诊断技术提供的及时的诊疗“反馈”，可以提高医生对症治疗的效果。
找到客观量化评价的规律。
由于精神疾病的病理机制复杂，临床异质性高(每个人的症状和作用不同)，寻找客观的量化评价规则仍是一个难题。
“只有通过生物传感、人工智能技术与医学、心理学等临床基础研究的交叉融合，才能在精神疾病的客观分层、分类标准、非药物干预技术等方面有所突破。”胡斌说，目前，跨学科研究在继续开展，但仍需要进一步弥合“语系”之间的鸿沟，形成系统的解释范式，使精神卫生诊疗技术“得到准确的认识、清晰的解释和正确的治疗”。
“我们团队研发的便携式脑电采集设备创新性地使用生理信号作为客观指标来评估精神状态。”北京理工大学健康工程实验室博士后沈健告诉科技日报记者，通过使用便携式脑电精神状态评估技术，研究人员可以在180秒内获取受试者的脑电信号，在此期间系统会通过不同的音频声音与受试者进行互动，通过大数据模型客观高效地评估受试者的精神状态。该技术对异常精神状态的识别准确率达90%以上，已获得国家二类医疗器械许可。
与会专家介绍，美国美国食品药品监督管理局已批准“处方数字疗法”用于治疗慢性失眠；苹果正在与加州大学洛杉矶分校合作，研究使用数字生物标记来识别和评估抑郁症.来自世界各地的研究进展让中国研究人员兴奋不已，也让他们感到时间越来越紧迫。
2014年3月，香山科学大会专门讨论了中国脑科学研究计划的目标、任务和可行性；2016年3月发布的十三五规划列出了“Brai
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