近年来，人工智能在医疗领域的应用越来越广泛，从辅助诊断到精准治疗，都有着广阔的应用前景。本文将探讨人工智能在医疗领域的应用现状和未来发展趋势。

一、人工智能在医疗领域的应用现状

1. 诊断辅助

人工智能可以通过分析患者的病历、影像等数据，辅助医生进行疾病诊断。比如，深度学习算法可以自动识别病变部位、病变类型等信息，帮助医生提高诊断准确性和效率。此外，人工智能还可以通过对患者数据的监测和分析，及时发现病情变化，提醒医生进行干预。

2. 精准医疗

人工智能可以根据患者的基因、病历等信息，预测疾病的风险和治疗效果，从而帮助医生制定更加精准的治疗方案。例如，基于人工智能的肿瘤基因组学可以帮助医生更好地了解肿瘤的特征，从而指导治疗和预测治疗效果。

3. 医学影像分析

人工智能可以通过对医学影像的分析，自动识别病变区域、评估病变程度等信息，帮助医生快速准确地进行诊断和治疗。例如，人工智能可以帮助医生自动识别肺部CT影像中的结节，辅助早期肺癌的诊断和治疗。

4. 个性化医疗

人工智能可以根据患者的病历、基因等信息，为患者制定个性化的治疗方案。例如，基于人工智能的心血管疾病预测系统可以根据患者的个人信息和风险因素，预测其心血管疾病的发生风险，为患者提供个性化的健康管理建议。

二、人工智能在医疗领域的未来发展趋势

未来，人工智能在医疗领域的应用将会更加广泛和深入，主要体现在以下几个方面：

1. 数据共享

2015年，时任美国总统奥巴马提出了“精准医学计划”，自此全球对精准医学的关注持续升温。有人说，21世纪是脑科学的世纪，而对于以大脑为核心研究对象的精神医学领域，精准精神医学正走向舞台中央。

2月11日，由勃林格殷格翰主办的首届共话精神（CIP）科学交流会在上海举办，北京大学第六医院于欣教授、中南大学湘雅二医院李凌江教授、上海市精神卫生中心徐一峰教授和李华芳教授担任大会主席，与会专家围绕我国精神疾病负担与现状、精神分裂症治疗进展、药物精准研发以及数字化诊疗等内容展开讨论。

会上，勃林格殷格翰率先提出了Mental Health 2.0概念，倡导以患者为中心，以精准精神医学研发理念为驱动，为精神疾病患者提供包括药物治疗、数字化诊疗以及患者支持在内的整体解决方案。

精准精神医学致力于解决哪些问题？“精准”概念的提出为精神领域的产品研发带来了哪些启示？未来应如何践行“精准精神医学”理念？《医师报》对话中南大学湘雅二医院李凌江教授、北京大学第六医院司天梅教授和上海市精神卫生中心李华芳教授，探讨精准精神医学的未来发展路径。

李凌江教授表示，Mental Health 2.0的内涵是围绕精准医学全方位地了解精神疾病患者未被满足的需求，从“生物-心理-社会”模式出发，研究精神疾病领域的未解难题。“这一概念的提出对于精神医学的未来发展，以及相关产品的研发和进步，具有重要意义。”

精神疾病经验性诊疗

仍需“试错”

医学发展从最初的经验医学到循证医学，如今已进入精准医学时代，其目标是对疾病进行精准诊疗和个体化管理。如今肿瘤领域的靶向治疗、个体化治疗发展得如火如荼，正是得益于精准医学的发展。

因此，科学家和医生们也寄希望于围绕精神疾病的危险因素和病理机制挖掘相关的客观诊断指标，以实现精神疾病的早期诊断和个体化治疗。不过作为以大脑为核心研究对象的精神医学，同时还是人文科学与自然科学的交叉学科，显然不能简单地用生物学指标来判断和定义。

司天梅教授介绍，当前精神疾病的诊断和治疗都不够“精准”，主要依赖于医生的经验。诊断上仍以症状为判断依据，对于精神分裂症、抑郁症等异质性明显的精神疾病，很难通过客观指标做出诊断。治疗上则采取“试错法”，这也是一个艰难的过程：医生根据既往经验结合患者情况制定治疗方案，但医生对于药物的有效性也并无把握，使用6~8周后，若效果不佳则更换治疗方案。

精神医学领域专家期待精准医学能够为精神疾病的诊疗注入更具稳定性的力量，通过基因学、生物标志物和神经环路等“精准路径”解读精神疾病的发生发展。

推动精神医学从对症治疗

向对因治疗转变

精准精神医学的目标就是寻找行为背后的生物机制，其美好愿景是希望通过探索基因、细胞通路、神经环路等解读人类的生物学行为，在此基础上打通精神疾病早期诊断和精准化治疗的路径。美国国家心理健康研究所（NIMH）前主任托马斯·英塞尔（Thomas Insel）领导的研究领域标准（Research Domain Criteria，RDoC）倡议应运而生，他提倡在研究中放弃使用DSM分类，而是使用基于行为维度和神经生物学测量的RDoC维度系统。围绕RDoC的核心原则是，精神障碍应被视为涉及大脑回路的生物和心理障碍，定义功能障碍的基本维度，且这些维度可以跨越各类精神障碍。

不过当前精准精神医学发展仍路远且长，“虽然国际国内的科学家和医生开展了大量的研究，但因为精神疾病的复杂性，这些研究结果还未能真正转化为临床应用方案，未来仍需更深入的探索和实践。”司天梅教授表示。

具体而言，司天梅教授指明了精准医学在精神领域的应用方向和价值：遗传标志物和炎性标志物可作为精准诊疗中发病和进展的预测工具；氧化应激损伤生物标志物和脑影像学成像数据可早期诊断精神疾病；肠道微生物和脑影像学数据将有助于鉴别诊断不同精神疾病及健康人群。

此外，计算精神病学和人工智能也大有可为，“人工智能强大的学习能力或可发现精神疾病发生发展的‘数字’指标。”司天梅教授介绍，面部表情变化和语音特征识别可以帮助早期诊断和筛查精神疾病，例如眼睛收缩的消极表情可能是早期精神病理的指标，而有研究数据表明，语音特征数据对于早期抑郁症的识别准确率达83.4%。

“精准精神医学有望挖掘更多的精神疾病治疗靶点与治疗技术，实现精神疾病对症治疗向对因治疗的转变，这将成为精神医学领域的重大突破性成果，未来可期。”

精准医疗

不仅是诊疗方案的精准化

人类精神活动的复杂性导致当前我们对于精神疾病的了解仍知之甚少，李凌江教授认为，在精准精神医学理念的引导下，将进一步揭开精神疾病的神秘面纱，帮助更多承受着精神痛苦的患者回归正常生活。

不过，李凌江教授对于精准精神医学的理解不仅仅局限于诊疗方案的精准化。“精准这一概念的提出，就从根本上理清了精神疾病的诊治思路：在临床工作中，应更加关注患者的个体化特征，家庭背景、生活方式、社会环境构成了每一个与众不同的人，精神医学应精准把握‘生物-心理-社会’模式，综合考虑多种因素，从而对疾病做出更准确的判断。”这应该正是精准精神医学更深层次的奥义。

以全球最普遍的精神疾病之一，影响全球3亿人的抑郁症为例，其不是一种单一的情绪障碍，而是存在多种表现类型，不同的严重程度、疾病诱因、年龄层次都决定了抑郁症不同的表现形式。

因此，对于抑郁症的治疗也要综合考虑以上多种因素，以期为患者提供最优治疗方案。李华芳教授介绍，当前抑郁症的常见治疗方式包括药物治疗、心理治疗，以及近年来兴起的物理治疗，即神经调控治疗，“当然随着高新技术的进展，还有人工智能、数字疗法等更为精准、先进的治疗手段。”李华芳教授对于精准医学可能带来的治疗方案的突破充满期待。

对于抑郁症药物研发如何把握精准策略，李华芳教授指出了三条路径：其一，充分考虑患者自身异质性，根据基因及疾病特征，结合生活经历和社会环境等进行精细化区分。其二，精准把握临床需求，了解当前临床诊疗中面临的痛点。其三，依赖于基础研究与技术进展，挖掘药物研发的精准方向，例如通过针对性地改变药物分子结构，达到提升疗效的目标。

对于精准精神医学的未来发展，李凌江教授强调，在寻找高稳定性、高特异性和高敏感性的生物标志物的同时，不能忘记精神医生的“老本行”，即心理学、行为学和社会学指标，它们依然是精神疾病诊疗的基石。“在奔向精准精神医学的路上，希望我们能够综合看待精神疾病，更精准也更全面地帮助每一个患者，守护每一个患者。”

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