精神疾病识别率低且缺乏客观标准，人工智能技术可提供帮助

中华医学会第十六次全国精神医学学术会（CSP2018）于2018年9月27日到29日在辽宁沈阳新世界会展中心召开。本次大会代表了中国精神医学最权威的学术声音、推动精神医学领域教学和科研的发展，为中国两万多名精神科医生提供最新科研进展和学术交流，促进精神医学领域医疗服务质量的全面提高。

本次大会主题为“全面关怀，让患者恢复更好 Care well and promote wellbeing better for patient with mental disorder”,交流国内外精神医学研究的最新成果和进展，深入讨论精神医学领域热点问题，为全国医生带来一场学术盛宴。

9月28日上午，开幕式及全体大会上，北京大学第六医院陆林院士围绕我国精神卫生事业发展的现状与展望发表了演讲。

精神疾病患病率高、负担重，我国专业医疗资源不足且分布不平衡

根据陆林院士的汇报，精神疾病的患病率呈上升趋势。根据2017年北京大学第六医院黄悦勤教授开展的流行病学调查，目前成人精神障碍的总体患病率为17%，且不包括儿童精神障碍及睡眠障碍；抑郁症、焦虑障碍、老年痴呆、酒精滥用均明显增加。9月21日，世界卫生组织（WHO）发布了关于酒精滥用的报告：全球酒精依赖的发病率呈下降趋势，但有两个国家增加非常明显——中国和印度。中国酒精滥用的增加被WHO点名，增加非常明显。并且，精神疾病所造成的负担，在我国已占到13%，在全球范围内仅次于心血管疾病和癌症，排在第三位。

然而我国的精神卫生健康仍然面临着很多问题，如精神卫生资源不足、尤其是专业资源不足；精神卫生资源分布不均衡，西部资源匮乏；精神科的治疗手段非常有限。医院里主要采用药物治疗，心理治疗在我国开展得非常不好，物理治疗也尚未得到充分开展。

精神疾病识别率低

此外，陆林院士也提到，精神疾病的识别率低，全球范围内均是如此。根据英国2009年的统计数据，抑郁症的正确诊断率43.7%，较好的医院平均能达到70%-80%，也不能将所有的抑郁症都诊断出来。在国内，2008年WHO数据显示，精神障碍识别率仅在50%左右。上海曾参加过调查和研究，抑郁症和广泛性焦虑障碍的识别率在全球最低，与阿富汗相当，说明我们对抑郁症和焦虑障碍的识别率很差。

精神科缺乏客观指标 需要纳入如大数据、人工智能等新技术

针对上述挑战，陆林院士也提出，要将新技术、新进展纳入精神科，包括大数据。精神科最需要大数据，因为精神疾病的诊断治疗缺乏规范及非常客观的标准，大数据的概念能够提供帮助，包括在很多病人中找到类似的东西，进而可能提高诊疗水平及服务效率。我们要强调人工智能对精神健康的帮助和对学科的影响，对于情绪调节、疾病预测、诊断治疗等维度都是有帮助的。

望里科技将人工智能技术运用于精神健康领域 符合趋势

学术成果在本次会议亦有展示

在上述背景下，望里科技通过人工智能算法，利用脑电，眼动，皮肤电等信息采集的客观生理数据，应用在毒瘾渴求评估、抑郁评估等领域，区别于传统根据主观经验的测评，帮助精神健康领域进一步提升客观化，未来甚至可以辅助诊断、治疗等，具有较大的发展空间，正是解决了目前精神卫生领域的痛点。

相比传统的统计方法，机器学习算法可以实现更为复杂的数据运算，并输出更具预测性的模型。望里科技人工智能毒瘾渴求评估产品的准确率已达87%，抑郁产品的准确率亦已达80%，并且仍在提升中。

基于望里科技与北京医院第六医院进行的抑郁项目的科研合作，一期的研究成果已形成学术论文，被此次会议接收，并进行了展示。

以学术为基础，以技术为手段，望里科技将继续深耕，为我国精神健康事业做出自己的贡献。