我國基層精神科醫生缺口巨大，部分地區每10萬人擁有的精神科醫生不足4名，同時患者主動就診率低，還有一定數量的抑郁癥患者因認知偏差或病恥感延誤治療，傳統服務模式已難以滿足需求。
趙陽光（作者供圖）
人工智能與大數據技術正為破解這一困境提供新路徑，從早期篩查到精準診斷，再到數字化干預及遠程診療的延伸，新技術正逐步打通精神衛生服務的全鏈條，為構建更高效、普惠的服務體系注入活力。
專科化人工智能醫療器械正朝著多技術融合、全場景適配、高效率篩查的方向加速演進，打破了傳統篩查對專業人員和固定場地的依賴。技術上，柔性傳感腦機接口、毫米波雷達、語音聲學分析等多模態技術廣泛集成，通過融合多維生理信號數據，實現對抑郁癥、孤獨癥等適應證的早期篩查識別。場景覆蓋上，從醫療機構的專業檢測向社區、學校、養老院等多元場景延伸，流動診療車、居家監測設備、輕量化小程序等形態不斷涌現。效率提升方面，設備檢測耗時普遍壓縮至30分鐘以內，配合AI對群體數據的批量分析能力，有效破解了基層篩查能力不足、隱性患者發現難的痛點，已有孤獨癥譜系障礙等適應證篩查產品獲得二類醫療器械注冊證。
數據整合層面，不再依賴單一的癥狀描述或量表評估，而是通過人工智能技術聯動電子病歷、腦電信號、眼動數據等多源信息，讓診斷依據從定性描述轉向定量分析，提升診斷客觀性。模型優化方面，基于聯邦學習、遷移學習等技術，算法模型可在保護數據隱私的前提下，持續吸收不同醫療機構的臨床數據進行迭代，對輕癥患者的識別能力不斷增強，且能實時根據最新臨床指南調整判斷邏輯，避免經驗性診斷中的路徑依賴。
數字療法方面，已從單一的睡眠管理向抑郁癥、焦慮癥等專科疾病拓展，通過算法動態分析患者治療反饋與生理數據，實現干預方案的實時調整，部分產品還融入VR虛擬場景，讓患者在沉浸式體驗中提升心理適應能力，且已有面向精神疾病的三類數字療法產品正在開展醫療器械注冊，逐步納入臨床治療路徑。腦機接口技術則朝著微創化、高精度、閉環調控方向突破，實現監測、分析、干預的實時聯動，可根據患者腦電信號變化自動調整神經調控參數，在強迫癥等疾病的輔助治療中展現出良好潛力，且正與康復訓練深度結合，助力患者功能恢復。
盡管人工智能等新技術賦能精神衛生服務創新前景廣闊，但當前仍面臨不少挑戰。數據安全方面，精神衛生數據涉及患者隱私，如何建立完善的加密與流轉規范、避免數據泄露成為關鍵。算法層面，基于神經網絡的模型存在黑箱問題，可解釋性有待進一步突破。此外，遠程診療中，確保數據傳輸穩定性與處理算法實時性，仍需技術與制度雙重保障。
（作者單位：中國信息通信研究院）
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