人工智能技术在医学领域的促进作用日益显著，特别是在精神健康领域。近日，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，全球顶尖高校的研究人员分享了AI在精神疾病诊断等方面的最新进展。

研讨会上透露，针对痴呆症及抑郁症等精神疾病，已有多项AI辅助诊疗技术进入临床应用阶段。英国剑桥大学计算认知神经科学教授Zoe Kourtzi介绍，她的团队开发了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年识别出潜在患者，准确率达到91%。这一工具比传统方法更精确地预测了轻度认知障碍向阿尔茨海默病转变的可能性，准确度提高了三倍。尽管如此，基于AI预测模型的无创检测方法仍需更多临床验证以确保其准确性。

目前，阿尔茨海默病的早期诊断依赖于侵入性或昂贵的检测手段，如腰椎穿刺或正电子发射断层扫描。专家认为，AI预测模型可能为大规模推广提供一种更具优势的无创检测方式。德国耶拿大学医院转化精神病学特聘教授Nils Opel展示了一款远程监测应用程序，通过收集行为和语音数据评估心理健康状况。该技术显示出巨大潜力，可用于患者的细分和个性化治疗。

美国耶鲁大学精神病学系副教授Philip Corlett则介绍了其团队利用AI和机器学习技术研究幻觉形成机制的工作，并通过分层高斯滤波器模型探索偏执症患者的疾病机制，为新疗法奠定理论基础。在国内，AI技术也已在多种精神健康诊疗中得到应用，例如通过分析MRI扫描结果识别重度精神疾病患者、利用虚拟现实创建沉浸式治疗环境改善恐高症等精神疾病患者的症状，以及基于面部表情分析的心理治疗机器人。

上海市精神卫生中心院长赵敏表示，这些应用推动了精神健康服务向智能化、个性化方向发展。上海精神卫生中心与天桥脑科学研究院合作开展了一个问诊大数据收集项目，已通过伦理审批并采集了大量抑郁焦虑症患者与医生对话的数据，将用于AI大语言模型训练。该项目强调将在严格遵守隐私保护的前提下进行。

天桥脑科学研究院专家指出，虽然AI在精神疾病诊疗方面展现出巨大潜力，但其精确度和普及度仍有待提高，且需特别关注伦理治理问题。该机构正积极促进AI与脑科学研究的交叉融合，希望更多科学家加入生命科学的研究行列，共同探索大脑机制。