AI助力抑郁症筛查：准确率达90%，为青少年心理健康护航
AI助力抑郁症筛查：准确率达90%，为青少年心理健康护航
最新数据显示，我国18岁以下抑郁症患者占抑郁症患者总人数的30.28%，50%的抑郁症患者为在校学生，41%的患者曾因抑郁休学。面对这一严峻形势，传统筛查方法却存在诸多局限：自陈式量表依赖学生主观意愿，准确率难以保证；专业心理教师配备不足，城市与乡村学校配比不均衡。
在这样的背景下，天津师范大学“认知与情感计算”跨学科融合创新团队，通过“人工智能+心理”的方式，为抑郁症筛查带来了突破性进展。
该团队依托天津市学生心理健康与智能评估重点实验室，利用脑成像设备和语音信号等数字表型信息，构建了基于深度学习的抑郁状态识别模型。这一模型的识别准确率高达90%，相关研究成果已发表在《Neural Networks》和《Information Fusion》等国际顶级期刊。
团队核心成员赵子平教授介绍，研究采用了队列研究调查方法，收集了百余名符合诊断标准患者的步数、睡眠、主观报告、语音等多维度数据。在抑郁情绪识别方面，团队针对语音信号的时序特性，创新性地提出了一种联合并行卷积神经网络和自注意力残差卷积网络的方法，有效提升了情感识别性能。
在基于脑电的情绪识别领域，团队进一步提出了领域对抗网络方法，解决了脑电信号个体差异问题，情感识别准确率更是达到了92.44%。
这一突破不仅在学术界引起广泛关注，也在实际应用中展现出巨大价值。团队已与天津市安定医院等医疗机构合作，推进研究成果转化为心理健康预警方案和干预措施。目前，研发的近百余项智能化心理学产品已应用于400余所学校，惠及近200万师生。
无独有偶，科大讯飞研发的AI多模态抑郁筛查系统也在全国200多所学校落地。该系统通过融合文本、语音、视频图像等多种模态信息，实现了对学生心理健康状况的精准评估。在北京、合肥等地的精神专科医院心理辅诊场景中，该系统的筛查准确率达到了89.4%，显著高于传统量表筛查的准确率。
这些成果表明，AI技术正在为心理健康领域带来革命性变化。它不仅提高了抑郁症筛查的准确性和效率，还为解决心理健康资源短缺问题提供了新的解决方案。未来，随着技术的不断进步，AI有望在心理健康预警和干预中发挥更大作用，为青少年的心理健康保驾护航。