随着社会生活压力的增加，精神疾病已成为威胁人类精神健康的重大公共卫生问题。目前精神疾病尚存在发病机制不清、客观诊断标准不足、治疗手段有限的困境。因此，研发新型精神疾病诊疗技术显得尤为重要。信息科学和人工智能的飞速发展为精神疾病的客观量化与诊断干预带来了新的契机，但是由于精神疾病的复杂病理机制和高临床异质性，使得相应的量化评估和非药物干预技术发展仍面临极大挑战。

为研讨精神疾病诊疗关键技术的现阶段问题和未来发展方向，于2022年11月9—10日在北京召开了以“新型精神健康诊疗技术的挑战与机遇”为主题的香山科学会议第735次学术讨论会。

会议聘请中国人民解放军总医院顾瑛院士、西北工业大学黄维院士、北京大学第六医院陆林院士、海南大学骆清铭院士、首都医科大学附属北京安定医院王刚教授、北京理工大学张军院士、北京理工大学胡斌教授为本次会议执行主席。国内30余家单位的70余名专家学者参与了本次会议。

精神疾病患病率逐年增高，已成为危害人类健康的重大问题。《2022年世界精神卫生报告》指出，全球近10亿人患有精神心理疾病，占世界人口的13%以上，由精神障碍造成的疾病负担已经占到各种疾病总负担的13%，超过了心血管疾病和癌症^［1］。精神疾病在世界各国都很普遍。以抑郁症为例，世界卫生组织2017年数据显示全球平均发病率约4.4%^［2］；2020年抑郁症在12岁及以上美国人中的发病率约9.0%，在青少年和年轻人中，这一数字高达17.0%左右^［3］。

在我国，精神疾病也是一个不容忽视的公共卫生问题。最近的流行病学调查显示，我国成年人精神疾病的终身患病率约为16.6%，已成为所有疾病中健康寿命损失年排名第一的疾病，其中焦虑症终身患病率排名首位，约为7.6%，抑郁症终身患病率约为6.8%，严重影响国民健康和经济发展^［4］。另外，对我国7万多名6~16岁儿童青少年进行的流行病学调查结果显示，我国儿童青少年整体精神疾病患病率高达17.5%^［5］。同时，人口老龄化加快也是一大挑战，调查显示我国65岁以上人口痴呆和阿尔茨海默病的终身患病率分别为5.7%和3.2%，不仅给患者，也给家庭和全社会带来了沉重的负担^［4］。但是，我国当前的精神卫生资源仍然面临短缺，截至2020年底，全国精神科执业（助理）医师只有5万余名，存在供需不平衡、地区发展不平衡等问题，无法满足巨大的诊疗需求^［6］。

新型冠状病毒感染（简称“新冠感染”）疫情加剧了精神疾病的发生。截至2021年，新冠感染疫情导致全球新增约6 000万抑郁症患者和9 000万焦虑症患者^［7］；并且，约三分之一的新冠感染患者遭受了长期神经系统症状或者精神健康问题的困扰，比如抑郁、焦虑和失眠等，使得精神健康问题愈加严峻^［8］。

据陆林院士介绍，目前，精神疾病的诊断主要基于症状学的临床观察，缺少客观量化的诊断标记。大多数精神科医师使用欧美医师编制的诊断与统计手册（如DSM、ICD），依据患者问卷回答和症状来诊断疾病。但是多种精神疾病存在症状重叠的现象，造成症状指标和疾病分类存在争议，医师诊断的主观成分较大。并且，精神疾病的误诊率较高。中南大学湘雅二医院张燕教授介绍，以焦虑症为例，其误诊率普遍高于70%，部分亚型超过90%，大部分患者先就诊于综合医院非精神科，多次诊断、反复迁延，需要6年以上才首次接受精神科治疗，但是此时往往已经具有病理性改变，治愈的可能性大大降低。

陆林院士指出，药物治疗和心理治疗仍然是目前精神疾病的主要治疗手段，但二者均存在一定的局限性。由于精神疾病病因和发病机制仍不明确，约有三分之一的患者对药物治疗的反应不佳，从而导致疾病病程迁延不愈，最终可能发展为难治性病例。而心理治疗由于耗时久、起效慢、成本高、心理治疗专业人员水平参差不齐等问题，在我国的开展受到了一定程度的限制。物理治疗在近几年得到了越来越多的关注，比如经颅磁刺激和深部脑刺激等技术，并且这些方法在失眠和抑郁症等精神疾病中展现了良好的治疗效果。但是，人群的高异质性、治疗参数和疗效的可重复性等都是物理治疗在推广时亟待解决的难题。

因此，寻找精神疾病客观标志物、研发新型诊疗技术势在必行，已是精神医学的重要研究方向。脑成像技术、电生理学方法等神经生物学技术的进步，以及信息科学、人工智能和脑机接口技术的飞速发展，为精神疾病的诊疗提供了新的契机。

精神疾病涉及心理学和医学等多个方面。本次会议邀请了多学科跨领域专家，分享对精神健康问题的独到见解。

中国科学院心理研究所傅小兰教授指出，心理健康是人在成长和发展过程中，认知合理、情绪稳定、行为适当、人际和谐、适应变化的一种完好状态。“生物、心理、环境和工程”融合的新型医学模式是应对精神疾病严峻形势的有利方式，并特别强调“工程”在未来诊疗技术开发中的重要性。基于此，她介绍了“数智驱动的心理健康诊疗技术”的最新进展。

中南大学湘雅二医院李凌江教授在评述报告中指出，精神疾病赖以诊断分类的临床特征具有层次性和等级性，并体现在以下3个方面：（1）精神疾病的临床表型具有层次性和等级性。从器质性精神障碍，再到其他轻型精神障碍，症状群的特异性越来越小，大脑损害的层次与生物进化度越来越低，疾病的严重程度越来越轻。（2）精神疾病的病理变化具有层次性和等级性，体现在遗传、免疫和神经影像等各个层面。（3）精神疾病的治疗具有层次性和等级性。比如抗精神病药不但可用于治疗精神分裂症，还可以用于治疗抑郁症和焦虑症；而抗焦虑药只能用于焦虑症的治疗。

首都医科大学附属北京安定医院王刚教授在评述报告中，以大量实例介绍了数字精神健康在精神卫生服务中的重要作用。数字精神健康是指应用智能手机、互联网和人工智能等技术开展疾病筛查、诊断、评估、治疗、管理等医疗服务的创新模式。他指出，数字医疗或成为弥补精神卫生医疗资源不足的潜在解决方案，以循证医学为基础，辅之以软件驱动，将计算机化的、规范化的评估、诊疗手段和过程服务于临床，达到预防、评估、诊断、治疗、管理疾病的目的，将科技创新融合进传统的诊疗模式，提高临床效率，为医生赋能。

为促进生物传感、人工智能技术与医学、心理学等基础研究的交叉融合，本次会议进一步探讨了精神疾病的客观分层、分类标准以及非药物干预技术方面的最新进展，并从以下3个领域对新型精神疾病量化理论与分析诊疗技术的发展进行了学术交流：（1）机器学习等人工智能领域；（2）针灸等中医领域；（3）航天生物医学领域。

在人工智能领域，北京科技大学马慧敏教授提出了基于注意偏向原理的视觉观测实验范式，利用眼动仪等采集被试者的认知反应过程，采用大数据机器学习算法实现对焦虑和抑郁状态的识别。开发了基于机器学习的情景交互式情绪问题筛查技术，改变了传统的问题式心理测评模式，实现了客观、快速、准确的心理特征量化提取，并可根据异常人群的图像心理维度定制干预，相关仪器已应用于高校、医院、民航、政府机关和企事业单位等。中国科学院计算技术研究所陈益强教授着重介绍了面向儿童精神疾病辅诊的新型客观量化理论与分析方法研究，同时介绍了其团队研发的人机物融合情感系统，即基于交互场景驱动的人工智能医疗系统，以及该技术在儿童精神疾病的辅助诊断等医疗健康方面的应用。

在中医领域，中国中医科学院荣培晶教授系统挖掘了以中医脏腑理论为核心的耳针防治脑病的经典理论与实践，将中医经验、西医理论与临床验证相融合，提出“脑病耳治”新学说。她进一步提出，需要继续联合高新技术企业和高水平科研院所，以精神障碍临床诊疗需求为主导进行创新研发，产出能同时体现针灸优势和集多维信息采集与智能处理技术一体化的高水平针灸可穿戴设备。

航天生物医学诊疗技术是运用工程学的技术和方法，检测和保障空间在轨人员的身体健康，开展生理生活检测和监测，以及疾病医疗处置和医学支持。北京理工大学邓玉林教授在专题报告中着重介绍了微流控芯片技术，该技术可以将各种生化反应和检测单元集成在芯片上，实现生物实验室功能。邓玉林教授进一步介绍了器官芯片技术、早期诊断标志物检测技术、可穿戴迷走神经刺激技术等，期望这些瞄准航天应用的创新技术可早日应用于精神疾病患者的诊断与治疗。

会议执行主席胡斌教授在主题评述报告中，充分介绍了当前精神疾病诊疗技术的现状和问题。针对精神健康诊疗技术面临的挑战，胡斌教授从以下4个方面进行了详尽拆解：（1）在采集技术方面，现有基于同步芯片的采集技术存在实时性差、时序分析难、功耗高和干扰强的问题。（2）在分析模型方面，现有机器学习和深度学习需要大规模高质量的采样数据作为支撑，否则易产生过拟合；而且还存在可解释性差和计算开销大的问题。（3）在特征表达方面，缺乏精神健康量化理论和方法，缺乏刻画精神状态的多模态场属性客观指标体系，缺乏跨尺度、多模态特征指标关联/融合分析手段。（4）在干预方面，难以实现个性化精准化治疗。

在分析今后诊疗技术的发展趋势时，胡斌教授建议推动精神健康诊疗技术从数据驱动型向系统释义型发展。（1）在采集技术方面，研究新型高精准时序生理信息采集技术，包括研究新型高黏附性、高导电、高生物相容性微纳米材料，为新型采集技术提供材料基础；研发新型制备技术，最终形成可量产、低模量、高导电、高生物相容性的一体化柔性电极；开发低功耗、高性能的异构感存算一体的类脑芯片，构建面向精神健康诊疗采集、分析的全异步体系结构。（2）在分析模型方面，收集多模态生理和行为数据，辨别心理生理量与时间的相关信息，构建从建模到数值方法全新的动态反问题框架，研究多模态精神健康可解释性反问题模型，并通过开发高精度、加速正则化方法，解决不适定问题。（3）在特征表达方面，研究心理生理场理论框架，比如利用麦克斯韦方程等经典理论，数值化求解大脑电磁场，实现生理场模型的构建，通过提取场属性，挖掘生理与心理状态间的关联机制；进一步可以对基于多模态生理信号构建的生理场分解，提取共享的时空域信息，挖掘每个模态生理场的个性化参数空间并建立全息场，探索全息生理场属性的客观量化，获取描述精神状态的全息生理场指标体系，发掘跨时空尺度的多模态生理场关联融合机制。（4）在干预方法方面，研究个性化、精准化干预方法，包括研究“接受力（acceptance）-调控力（regulation）-耐久力（durability）-效应力（effect）”的干预反馈四维量化模型，发展闭环自适应负反馈技术，发掘多模态个性化非药物干预指标，研究非药物干预精神健康增强技术。

会议执行主席陆林院士在评述报告中，从临床角度，对精神疾病新型诊疗技术的开发进一步提出了以下几点需求：（1）开发更加准确的方法用于预测精神疾病的发生。精神疾病会给患者本人和家庭带来沉重的负担，因此利用人工智能技术预测疾病的发生至关重要。以孤独症为例，我国孤独症患病率约为0.4%，是我国0~6岁儿童致残的首要原因。研发可用于预测孤独症发生的方法，达到准确率更高、预测年龄更早以及适用范围更加广泛的要求，有利于提前对风险儿童实施干预、减轻疾病症状、提高治愈率。并且，相关算法可否融入体检筛查系统，也是未来精神疾病预测模型需要考虑的问题。（2）多技术融合加快精神疾病的筛查诊断。目前，精神疾病患者从入院到确诊需要经过病史问询、量表筛查、核磁脑电等多模态数据的采集，往往会历时数天，耗时较久，可能会造成治疗的延误。因此，利用人工智能促进多种数据采集方式的融合，缩短精神疾病的诊断过程，打造更加准确快捷的“智能门诊”，使医疗服务走向真正意义的智能化。（3）利用人工智能弥补基层精神卫生服务水平的不足。根据世界卫生组织2020年的调查，全球每10万人平均配备13名精神卫生工作者，尤其是高收入国家，每10万人平均配备62.2名精神卫生工作者。但是，我国每10万人仅配备3.4名精神科医师，显著低于全球平均水平。并且，基层医疗单位精神卫生人员可能存在服务能力不足的问题，又多是兼职人员。因此，利用人工智能技术填补基层精神卫生服务不足这一缺口具有一定的发展前景。比如，基于临床信息、遗传、神经影像等多模态数据，建立精神疾病的多维度知识图谱，并进一步构建基于逻辑规则和神经网络的知识图谱推理方法，辅助基层单位精神卫生人员对患者的诊断与治疗，提高基层健康管理能力。

2021年9月《科技创新2030——“脑科学与类脑研究”重大项目2021年度项目申报指南》发布，标志着中国脑计划正式启动。作为中国脑计划脑疾病领域召集人，陆林院士指出中国脑计划的启动是精神疾病新型诊疗技术发展的重大机遇。中国脑计划以“一体两翼”为发展战略，“一体”指解析大脑认知功能原理，“两翼”分别代表认知障碍相关重大脑疾病诊治和类脑计算/脑机智能发展。其中，认知障碍相关重大脑疾病包含孤独症等儿童期脑疾病、抑郁症等成年期脑疾病和痴呆等老年期脑疾病，该项目旨在全面解析脑疾病的发病机制，建立中国人脑健康多维度大数据库，实现脑疾病的早预防、早诊断、早治疗。陆林院士强调，中国脑计划为人工智能与精神医学的深度融合提供了契机，必将带来精神病学研究的重大突破，同时促进相关学科的发展和进步。

在评述报告和专题汇报的基础上，会议执行主席主持并组织与会专家学者对新型精神健康诊疗技术的发展进行了广泛的交流与探讨，并达成以下几点重要共识：（1）继续促进人工智能和精神医学的深度合作。拓展合作渠道，建立更加持久、稳定的医工交叉合作，用现代工程技术和成果带动精神医学技术的持续发展。（2）深化精神医学与数学反问题、物理学场论等经典知识模型的交叉融合，创新系统释义型心理生理计算理论，以多模态全息生理指标提高精神疾病的可解释性。（3）研发符合异步神经生理活动属性的专用芯片和生物信息感知技术，揭示精神疾病的发生发展机制，实现对精神疾病的客观精细化分层分类。（4）闭环神经调控技术是未来精神疾病诊疗领域的重要研究方向。相较于传统的开环式干预技术，闭环干预技术优势明显，可以实现按需精准刺激和自动预警等功能，有助于精神疾病的个性化精准化治疗。（5）建立适用于中国人群的认知实验标准工具箱。利用已有经验和影像资源，构建适合中国人群的认知实验标准工具箱，并建立认知、脑功能与脑结构常模，以期建立具有临床使用价值的精神疾病认知与脑影像生物学客观指标。（6）利用人工智能技术升级精神疾病基础研究。目前，精神疾病的机制研究多依赖于小鼠、大鼠、猕猴等动物疾病模型，但是上述动物模型仅能模拟人类精神疾病的部分表型，使得基础研究成果向临床转化时存在困难。如何通过人工智能技术打破动物模型与人类现实世界之间的壁垒，也是未来领域内需要关注的问题。

由于篇幅有限，部分工作未能介绍或介绍不全面，在此向同行表示歉意。

总之，此次会议，不仅使我们了解了目前精神健康诊疗技术的国内外研究进展，而且使医学、心理学、工程学、计算机科学等多领域专家对彼此的发展需求有了进一步的认识，为今后的深入合作奠定了基础、指明了方向。