青少年抑郁癥是一種發(fā)生在青少年身上的心理病癥?！?022年國民抑郁癥藍皮書》顯示，中國18歲以下抑郁癥患者占抑郁癥患者總人數(shù)的30.28%，50%的抑郁癥患者為在校學生，41%的患者曾因抑郁休學。青少年抑郁癥已成為我國一個重大的公共衛(wèi)生問題，需要有效干預和及時調整。

實踐證明，在供給側嚴重不足的心理健康行業(yè)，通過人工智能+心理的解決方案，實現(xiàn)個性化、精準化的心理健康評估、診斷、分析、干預，擁有巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＬ旖驇煼洞髮W依托天津市學生心理健康與智能評估重點實驗室，“認知與情感計算”跨學科融合創(chuàng)新團隊，通過“人工智能+心理”，定制個性化、精準化的心理健康評估、診斷、分析、干預的“解決方案”。該研究成果近期發(fā)表在SCI一區(qū)top期刊《Neural Networks》和《Information Fusion》上。這意味著“人工智能+心理”的解決方案擁有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

據(jù)介紹，抑郁癥的早期篩查和精確診斷涉及到神經科學、心理學、計算機科學和人工智能等多學科交叉融合與協(xié)同合作，需要匯集利用各專業(yè)的自身優(yōu)勢，集中力量對心理健康中的實際科學問題和關鍵瓶頸技術進行突破和創(chuàng)新。

天津市學生心理健康與智能評估重點實驗室主任，天津師范大學副校長白學軍教授表示，團隊利用腦成像設備和學科優(yōu)勢，開展學生心理健康問題基礎研究。在深化對學生心理健康問題認識和應對科學水平的同時，積極推進研究成果轉化成心理健康預警方案和干預措施。在抑郁癥精準評估和早期干預方面，創(chuàng)新團隊與天津市安定醫(yī)院合作，就基于生態(tài)瞬時評估和語音的抑郁狀態(tài)識別開展研究工作。

重點實驗室骨干成員趙子平教授介紹，該研究采用隊列研究調查方法，收集了百余名符合診斷標準患者的步數(shù)、睡眠、主觀報告、語音等數(shù)字表型信息，構建了基于深度學習的抑郁狀態(tài)識別模型，其識別準確率高達90%，為抑郁狀態(tài)的精準識別提供了重要的科學依據(jù)。在抑郁情緒識別方面，創(chuàng)新團隊核心成員趙子平教授團隊針對語音信號的時序特性，提出了一種聯(lián)合并行卷積神經網絡和自注意力殘差卷積網絡，搭配連接主義時間分類損失函數(shù)的語音情感識別方法。該方法有效地提升情感識別的性能，為基于語音的抑郁癥精準檢測提供了重要依據(jù)。在基于腦電的情緒識別領域，創(chuàng)新團隊探究了不同受試者的腦電信號之間的共性特征表示，提出一種領域對抗網絡用于腦電信號的情緒識別模型，其情感識別準確率達到92.44%，為解決抑郁情緒識別中腦電信號的個體差異問題提供有效的解決方案。

白學軍教授表示，未來團隊將繼續(xù)堅持多學科交叉，產學研融合，致力于研究學生心理健康特點、變化規(guī)律、作用機制和新型心理健康診療技術的研發(fā)和應用轉化，實現(xiàn)心理健康全方位、多維度、可視化、數(shù)字化評估與促進，助力健康產業(yè)發(fā)展。團隊通過與企業(yè)深度合作，推進多學科交叉成果應用落地，打造數(shù)字健康領域創(chuàng)新鏈與產業(yè)鏈深度融合的科技創(chuàng)新策源地，研發(fā)的近百余項智能化心理學產品已應用于400余所學校、20個市、區(qū)教育局，惠及近200萬師生、社區(qū)工作者，并被廣泛應用于公安、醫(yī)療等行業(yè)機關單位。

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網址: 天津師范大學依托人工智能為解決心理健康問題尋找新路徑 http://www.u1s5d6.cn/newsview681622.html