我国基层精神科医生缺口巨大，部分地区每10万人拥有的精神科医生不足4名，同时患者主动就诊率低，还有一定数量的抑郁症患者因认知偏差或病耻感延误治疗，传统服务模式已难以满足需求。
赵阳光（作者供图）
人工智能与大数据技术正为破解这一困境提供新路径，从早期筛查到精准诊断，再到数字化干预及远程诊疗的延伸，新技术正逐步打通精神卫生服务的全链条，为构建更高效、普惠的服务体系注入活力。
专科化人工智能医疗器械正朝着多技术融合、全场景适配、高效率筛查的方向加速演进，打破了传统筛查对专业人员和固定场地的依赖。技术上，柔性传感脑机接口、毫米波雷达、语音声学分析等多模态技术广泛集成，通过融合多维生理信号数据，实现对抑郁症、孤独症等适应证的早期筛查识别。场景覆盖上，从医疗机构的专业检测向社区、学校、养老院等多元场景延伸，流动诊疗车、居家监测设备、轻量化小程序等形态不断涌现。效率提升方面，设备检测耗时普遍压缩至30分钟以内，配合AI对群体数据的批量分析能力，有效破解了基层筛查能力不足、隐性患者发现难的痛点，已有孤独症谱系障碍等适应证筛查产品获得二类医疗器械注册证。
数据整合层面，不再依赖单一的症状描述或量表评估，而是通过人工智能技术联动电子病历、脑电信号、眼动数据等多源信息，让诊断依据从定性描述转向定量分析，提升诊断客观性。模型优化方面，基于联邦学习、迁移学习等技术，算法模型可在保护数据隐私的前提下，持续吸收不同医疗机构的临床数据进行迭代，对轻症患者的识别能力不断增强，且能实时根据最新临床指南调整判断逻辑，避免经验性诊断中的路径依赖。
数字疗法方面，已从单一的睡眠管理向抑郁症、焦虑症等专科疾病拓展，通过算法动态分析患者治疗反馈与生理数据，实现干预方案的实时调整，部分产品还融入VR虚拟场景，让患者在沉浸式体验中提升心理适应能力，且已有面向精神疾病的三类数字疗法产品正在开展医疗器械注册，逐步纳入临床治疗路径。脑机接口技术则朝着微创化、高精度、闭环调控方向突破，实现监测、分析、干预的实时联动，可根据患者脑电信号变化自动调整神经调控参数，在强迫症等疾病的辅助治疗中展现出良好潜力，且正与康复训练深度结合，助力患者功能恢复。
尽管人工智能等新技术赋能精神卫生服务创新前景广阔，但当前仍面临不少挑战。数据安全方面，精神卫生数据涉及患者隐私，如何建立完善的加密与流转规范、避免数据泄露成为关键。算法层面，基于神经网络的模型存在黑箱问题，可解释性有待进一步突破。此外，远程诊疗中，确保数据传输稳定性与处理算法实时性，仍需技术与制度双重保障。
（作者单位：中国信息通信研究院）
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