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人工智能在精神心理学领域应用现况研究

1956 年人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念被提出后，心理学就开始在该领

域扮演发挥贡献科学功能和开拓应用前景领域等多面角色。2018 年 5 月，《自然》

（

Nature

）杂志刊登了英国伦敦大学神经科学家和英国人工智能研究 DeepMind 团队人工智

能研究员合作完成的一项研究成果——利用深度学习技术成功模拟人类大脑的空间导航能

力，取得很好的成果。近十年来，我国在该领域各个方面的研究可谓日新月异、飞速发展。

我们对医学领域中的特殊应用，精神心理学领域的研究做一个横断面的研究，对人工智能的

资本环境、政策支持、技术突破、临床应用等进行解读。

近年流行病学研究结果显示，我国成年人中精神障碍的患病率约为 17%。截至 2018 年，单

纯是“中央补助地方卫生经费重性精神疾病管理治疗项目”，国家就登记建档了 600 多万例

重性精神病患者。2004 年，卫生部疾病预防控制局正式启动“中央补助地方卫生经费重性

精神疾病管理治疗项目”，2013 年 5 月，《中华人民共和国精神卫生法》正式实施，标志

着我国精神卫生事业发展进入了新时代，精神卫生服务将日趋规范，精神障碍患者的合法权

益将受到保护。自 2015 年以来，《全国精神卫生工作规划（2015～2020 年）》《关于加强

心理健康服务的指导意见》等政策相继出台，将我国精神卫生服务事业提升至国家层面。

我国围绕人工智能发展制定了相应的国家战略和政策。自 2015 年开始，我国围绕人工智能

在医疗健康领域先后颁布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《“十三五”国

家科技创新规划》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《关于促进和规范健康医疗

大数据应用发展的指导意见》《国家发展改革委办公厅关于请组织申报“互联网+”领域创

新能力建设专项的通知》《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《新

一代人工智能发展规划》《人工智能标准化白皮书（2018 版）》等文件作为国家顶层设

计，为人工智能这项基础技术渗透至各行各业、助力医疗行业实现跨越式升级、允许依托医

疗机构发展互联网医院、为人民群众提供更好更方便的医疗卫生服务奠定了基础。打造精神

心理机构的互联网机构，建设“互联网+医疗健康”是目前我们解决患者看病难、看病贵，

进行精准扶贫的有力途径。

从 2008 年起调研团队梳理了国内相关文献的关键词，发现精神心理健康领域的多个环节已

经不同程度地应用了人工智能技术，如心理测量、心理变量预测、心理症状识别与诊断、精

神疾病预测、AI 心理治疗师、AI 智能筛查（体检）、团队科学分析、干预疏导就医、临床

诊疗活动等。尽管人工智能已成为精神医学重要的辅助技术，并将助力精神卫生事业的快速

发展，但目前人工智能仍然不能代替医生诊断疾病，因为机器不能给病人关怀和尊重，不能

像医生那样给病人带来心理安抚。甚至有可能引发公平受益、失业、患者隐私、医疗安全、

责任划分和监管等伦理问题，但对于这项正在快速发展的新技术所带来的伦理问题我们不必

过度担心或恐慌。从认知智能的技术角度来看，我国的人工智能技术发展已接近发达国家水

平，但我们的人工智能在商业化和全面推广方面，仍有待强有力的知识产权保护和公立医疗

单位的重视。

一精神心理学 AI 基础应用研究

随着人工智能科技的迅速发展，AI 技术也渐渐渗透到精神心理学领域，并取得大量研究成

果，AI 技术有效地解决了精神心理学中，例如自杀预警、患者管理、疾病精确诊断、心理

治疗等问题，以下四种主流技术，在精神心理学中有着比较成熟的应用。

（一）人脸识别技术

人脸识别技术是对人脸特征的关键信息点进行描绘，并加工成一套独特的数据逻辑特征，对

这些数据逻辑特征进行比对就是“人脸识别技术”。根据预先采集好的人脸图形或者通过视

频对真实人脸进行扫描，AI 算法计算判断是否存在人脸，如果存在，需要通过人脸配准、

属性识别、特征比对等一系列算法来计算人脸相似度，从而识别扫脸人的身份。目前市场先

进的人脸识别技术还可以通过温度感应、眨眼、张嘴、摇头等动作进行活体判断，防止照

片、视频、模具等作弊手段。人脸识别可以实现人物识别、疾病诊断和疗效评估 3 个方面的

功能。

首先是人脸识别技术在精神卫生机构挂号系统中的应用。精神疾病是一类慢性疾病，往往需

要长期治疗，使用固定门诊号、住院号以延续治疗记录和病程是大多数医院的做法。精神科

药物属精麻药品，管理严格，大部分药物只能在指定医院由医生开具。为避免出现忘记门诊

号、虚假开药等问题，医院利用安装在各个挂号窗口处的摄像头获取挂号人员的脸部图形，

系统对图形进行必要的预处理，将获取的人脸图形存入人脸库中并与已存入人脸库中的数据

进行比对，出现相同特征的人脸就自动调取该病人的门诊挂号信息进行挂号，这样就可以有

效避免以上问题并且缩短了挂号时间。随着“互联网+医疗”的广泛应用，患者可利用智能

手机进行人脸图片的采集与医院信息系统数据库交互，甚至可以做到在家“扫脸”挂号。

其次是人脸和微表情 AI 识别诊断技术。它不仅是对人脸、体态、行为的全动态识别，而且

可以识别人类面部、体态和行为每时每刻的细微变化。微表情 AI 识别技术主要通过深度学

习、大数据分析等，使机器具备 AI 识别能力能够捕捉人们在微秒瞬间发生的细微变化，从

而获取人们真实的情感或情绪。通过患者的微表情和行为进行全动态的识别，捕捉人们在微

秒瞬间发生的细微面部变化，从而获取人们真实的情感或情绪特征。对特殊的人脸、体态学

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