中国版Watson会改变精神疾病诊疗产业吗？

Watson牵手中国21家医院的新闻热度还没散去。就在上周，中国“脑计划”又进入媒体视野。《科技日报》等媒体对中国的内脑研究进行了深度报道。和美国、英国的脑计划对应，中国的脑计划正在秘密布局中。据《科技日报》报道，“脑科学与类脑研究”被“十三五”规划纲要列为“科技创新2030—重大项目”，也被称为中国“脑计划”。目前，北京、上海均已启动地区性计划，开始资助相关研究项目。中国脑计划将给一线医疗带来那些改变？以非常具有挑战性的精神疾病诊疗为例，医学界智库记者采访了一线医生和研究人员，对人工智能在医疗领域的运用带来一篇前瞻性报道。

对于精神疾病，我们并不陌生

2016年3月，安徽淮北市一名内科医生在睡梦中被一名有精神病史的患者袭击致死；同年5月，广东省人民医院口腔科主任医师陈仲伟死于精神病人刀下。

2013年发布的《医院场所暴力伤医情况调查》报告显示，对医务人员的躯体造成明显损伤的施暴者中，近4成性格内向、孤僻、偏执，还有近3成有精神病史。

在精神疾病发病和诊疗需求同步增加的今天，临床诊疗技术的变革迫在眉睫。然而，相对整个医学领域，精神病学的发展初步而缓慢。从诊断标准的制定，到具体的临床诊断都掺杂了过多主观因素，缺乏有效的量化依据。

解决这个痛点，也成为当下亟待攻克的科研与产业界难题。

庞大的精神障碍群体

据国家卫计委公布，早在2014年底，注册在案的严重精神障碍患者人数已达到429.7万。但这远不能反映中国庞大的精神疾病患者群体。2009年，《柳叶刀》杂志曾发表对中国四省的精神障碍的流行病学调查结果，成年人患病率高达17.5%——据此推论，中国约有1.73亿人患有不同类型的精神障碍，其中，1.58亿人从未接受过精神卫生专业治疗。该调查是目前为止，业界针对中国的精神障碍状况进行的最大规模的一次调研，含有63004位成年人样本；覆盖了山东、浙江、青海、甘肃四省的1.13亿成年人群；由能够讲当地方言的精神科医生和护士作为调查员开展调查。这些精神疾病大多与焦虑、情绪、滥用药物及精神紊乱有关。

紧张的生活节奏下，精神疾病愈来愈成为当代社会的不能承受之重。

苏亮，上海市精神卫生中心副主任医师，根据门诊部接诊情况估计，近十年来，接诊人数以8%到12%的年增长率，扩大到2015年的单日2500人次左右。同样，在中国的另一所特大型城市，北京大学第六医院主任医师孔庆梅观察到，近年来接诊的病患人数逐年上升。

在就诊人数攀升的同时，就诊人群呈现年轻化和白领化趋势。如孔庆梅观察到，最常见的较严重的精神疾病有精神分裂症、抑郁症、双向情感障碍、焦虑障碍、物质成瘾等。而苏亮也注意到，10年前，病患大多是已经离职的严重精神障碍患者，如今已有大量在职（读）学生或白领，在病情发展的前期主动寻求帮助。

与此同时，还有大量教育程度和收入较低的患者还处在医务人员难以触碰的盲区。上海市精神卫生中心心身科主任医师张海音认为，受教育程度较高的人群的精神健康意识较高，有信息、资源和渠道，但这并不是患病人群的全部写照。更多的精神障碍，因为社会文化禁锢以及经济状态鸿沟，并未完整呈现。

传统诊疗方法的不足

对于前去就诊的患者，临床医师已经发现了一些疾病的人群分布特征。苏亮表示，随着求诊人数越来越多，来访者有时会表现出特定人群和心理障碍类型的捆绑模式，例如，大学生大多困于婚恋问题和学习障碍；白领在职人员的来访原因则更多是焦虑和社交恐怖。

更多的精神障碍表现为心身疾病。通常诊疗手段很难界定，精神科医生往往要通过量表测试来判断精神疾病的类型。比如32岁的媒体工作者张昊，主要变现为胸闷气短，心脏不适，但普通门诊的心电图检查显示一切正常。经过张海音交流和量表辅助诊断，认为他病症的根源是急性焦虑症。因其在发病期间正面临着婚姻的重大抉择，对外表现出极度焦虑和胸闷。

从中医的望闻问切到精准医学，技术带来的变革已经给医学的很多领域带来了翻天覆地的变化，大多数躯体疾病已经可以借助检验检查等手段做到较精确、可量化的诊断。然而，精神疾病的诊断，至今还依赖筛查量表和精神检查。

然而，量表的局限性始终存在。刘树林，中国保健协会心理保健专委会副秘书长关注青少年心理健康多年，他最常采用的则是症状自评量表scl-90和汉密尔顿自评量表。然而，他对量表的局限性直言不讳，“这两个量表是比较传统的诊断方式，在临床上使用已久，然而，青少年的心理特征随着社会环境的改变已和以前大不相同”。

针对这种现状，精神疾病专家们发展出个性化的诊断方法，比如从事临床心理数十年的张海音更倾向于采用长期、深入的定性判断。他认为每个人的精神活动都有很多侧面，需要和患者长时间进行沟通，慢慢发现患者的性格基础及其所处的社会背景，以及其症状的倾向性，只有通过多角度的描绘，才能逐步丰富对患者的病情的了解。

如果说当代医学还远没发展到精确可预测的科学阶段，精神病学更是其中一个非常依赖个人诊疗经验的分支。大多数精神障碍都无法直接观测，只有某些有明显器质性病变或特异性的疾病能通过观察脑影像辅助诊断，如老年痴呆症、帕金森综合症等。

而医生们依赖的量表，即使有洪荒之力，也不能覆盖精神疾病诊疗的全部。

据记者了解，目前，被国内业界广泛采用的精神疾病分类和诊断标准有，《中国精神障碍分类与诊断标准（Classification and Diagnostic Criteria of Mental Disorders in China，简称为CCMD）》，美国精神医学学会出版的《精神疾病诊断与统计手册（The Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders，简称为DSM）》，以及世界卫生组织（WHO）编写的《国际疾病分类（international Classification of diseases，简称ICD）》。

然而，这几本权威文献目前的最新版本都还是循证医学大背景下的典型产物。如美国的DSM，其分类系统是根据精神病学家参与的会诊和会议确立的，其内容不仅没有反应很多心理学范畴的议题，更没有任何客观的，生物可验证的标准。虽然该文献旨在辅助科研，但由于迫切的需求，长期以来，它被广泛应用于临床。而文化差异和社会环境演变，又让临床医生对其的解读和应用莫衷一是。

内脑智能精准诊断精神疾病

“传统的方法已经遇到瓶颈了，数据是目前来看唯一的出路”，复旦大学内脑与人工智能学院教授卢文联从2002年开始从事神经网络研究，在精神疾病的人工智能诊断领域已有四年研究经历。他在接受采访时表示，人工智能，作为相对年轻的诊疗方式，正在古老的精神疾病循证医学体系下，探索灰盒子里的答案。

比如，对“精神分裂症”的诊断，卢文联在英国长达两年的访问和研究中发现，和精神分裂症相关的基因，和FMRI影像中呈现的大脑某段结构有对应关系。这种发现直接和诊疗效果关联，通过大数据建立人工智能模型，可以根据病人的症状向医生推荐用药。

将精神疾病样本用数据方法分类、用药试错、建立数据模型以及统计学关联。这是一套相对量化的认识精神疾病的方式。而这种方法能否走通，还要依赖临床经验的证实。

这就是精准医学，卢文联说。不止是影像诊断，我们还希望给出治疗和用药建议，成为精神疾病医生的诊疗助手。

卢文联所在的研究组是一个庞大的内脑计划的一部分。2012年，复旦大学牵头浙江大学、华中科技大学、同济大学、上海交通大学和中科院研究所等院校和机构，设立了“脑科学协同创新中心”。基于这个平台，科研人员可以对数据来源提出相应的标准和精细化要求，也可以将科研项目更好的和产业链结合。复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院院长冯建峰，正是这个平台的负责人之一。他同时是上海脑计划的主要参与人之一，据他此前向大众媒体透露，上海“脑计划”主要目标是：解析复杂数据，模拟脑工作，探究记忆、学习、决策等原理，模拟智能交互，大数据挖掘和智能医疗诊断等方面。

而连续的数据更具有长远价值，2007年起，英国国王大学发起的了一项关于青少年成瘾的研究，对2000多名14岁左右的青少年进行了跟踪数据搜集，主要对他们喝酒、抽烟、吸毒等行为进行监测，项目至今仍在持续。冯建峰说，“只要资金足够，对这些受试者的跟踪记录会一直持续下去。”

从数据到智能诊疗，脑科学计划正在逐渐从科研走入大众视野，在接收《科技日报》采访时，复旦大学发育生物学研究所所长、耶鲁大学遗传学系副主任许田教授表示，类脑人工智能技术正在快速推广到互联网、金融投资、汽车自动驾驶等领域，有望引发新一轮产业革命。

而这种产业革命，正在医疗诊断中展开。

来源：医学界智库   作者：刘畅