近日,由中国信息协会主办的“2025中国信息协会数据要素应用创新大赛”决赛在北京成功落幕。武汉东湖大数据科技股份有限公司“抑郁障碍人群体征高质量数据集驱动的‘心理健康产业链协同数据空间’”项目经过初赛和最终决赛,凭借其创新应用价值,从全国四个赛道的1300多个参赛项目中脱颖而出,获得大赛“数据要素赋能产业协同创新”赛道三等奖!
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大赛以“数据赋能乘数而上”为主题,共设置了“数据要素赋能企业高质量发展”“数据要素赋能数字政府建设”“数据要素赋能产业协同创新”“数字基础设施保障数据要素应用创新发展”等4个赛道,下设18个赛题方向。东湖大数据申报的“抑郁障碍人群体征高质量数据集驱动的‘心理健康产业链协同数据空间’”,基于多模态融合与隐私计算等关键技术,系统化构建了高质量数据集,并以此为基石赋能协同可信数据空间的运营与落地应用。
01
直面心理健康痛点:抑郁障碍防控需要数据支撑
当前,抑郁障碍已成为全球重大公共卫生问题,我国中小学生心理健康问题更被纳入教育部重点关注范畴——《进一步加强中小学生心理健康工作十条措施》明确指出,需通过技术赋能、机制创新缓解学生焦虑,筑牢心理防线。
然而,心理健康领域长期面临数据孤岛化、标准化不足、隐私保护难三大痛点:学校掌握的学生行为数据、医院的临床生理数据、科研机构的心理测评数据彼此割裂;数据采集缺乏统一标准,导致模型训练“无高质量数据可用”;隐私泄露风险更让多方机构不敢共享数据,最终制约了AI心理筛查、精准干预等技术的落地。
东湖大数据认为,没有高质量的数据基座,任何先进的技术架构都难以发挥实效。正是基于这一判断,公司联合同济医院等专家团队,启动了抑郁障碍人群体征高质量数据集的建设,从源头破解行业难题。
02
产学研聚力攻坚:构建高质量数据集的技术突破
作为国内首个覆盖生理指标、行为特征、社会心理多维度的高质量抑郁障碍专项数据集,“抑郁障碍人群体征高质量数据集”通过多源融合、严格脱敏、系统标注的方式,融合了临床评估、非接触式设备监测、行为日志等多模态数据源,建立了严格的数据质量控制体系,确保了数据的准确性、一致性和科学性。
在这一创新性数据集的构建过程中,东湖大数据与杨渊教授团队展开了深度合作。双方采用“医工交叉”的创新模式,杨渊教授团队凭借其在精神医学领域的专业积累,确保数据集构建符合临床医学规范;东湖大数据则发挥其在数据治理、隐私计算等方面的技术优势,实现数据资源的标准化、资产化和价值化。这一合作不仅产出了高质量的专项数据集,更探索出了一条"医学引领、技术赋能"的产学研协同创新路径。
通过这种深度分工协作,项目成功构建了覆盖生理、行为、心理三大维度,包含多项细分指标的数据采集体系,为后续AI模型的训练和产业应用提供了坚实的数据基础。
03
从数据到应用:可信数据空间释放数据价值
在高质量数据集的基础上,东湖大数据进一步打造“心理健康产业链协同数据空间”,作为数据价值释放的关键基础设施。
这一数据空间通过构建集数据接入、治理、分析、应用于一体的协同平台,确保数据在 “可用不可见” 的前提下安全流通与融合计算。通过隐私计算、联邦学习等技术实现多方数据协同,同时建立数据使用审计与价值分配机制,打造 “共建共享、互利共赢” 的数据生态。
东湖大数据负责人表示,该项目不仅旨在建设一个高质量数据集,更是构建精神健康领域的“数字新基建”。其核心价值在于破解精神疾病研究中高质量数据稀缺的难题,实现无创、高精度的情绪与健康状态监测。
04
赋能产业协同:构建心理健康数字新生态
该项目的突破在于,基于“高质量数据集”与“可信数据空间”双轮驱动,打破原有数据孤岛与业务壁垒,构建协同发展的心理健康产业生态。
在这一生态中,医疗机构、科研单位、企业、保险机构及社区服务方等可在保障数据安全与合规的前提下,共同使用高质量数据资源、合作开发智能产品、优化服务流程,最终实现抑郁障碍的早发现、早干预和精准治疗。
项目未来将服务于多元场景,包括为医生提供量化诊断工具、在社区和学校部署普惠筛查预警系统,以及为科研机构提供安全合规的脱敏数据促进学术创新。特别是教育部支持的“AI心理助手”“智能减压室”,可通过该数据空间获得更精准、更可靠的数据支持,提升心理健康服务的精准度和有效性。
通过构建高质量数据集,逐步推动交叉领域的研究应用,东湖大数据高质量数据集项目获奖颇丰:
1.入选国家首批高质量数据集典型案例(2025年8月)
2.入选湖北省第二批高质量数据集(2025年5月)
3.助推的心理健康服务新模式,获得2025年“数据要素×”大赛湖北分赛优秀奖(2025年9月)
此次获奖不仅是对东湖大数据在数据要素应用领域创新能力的认可,更是对公司深耕垂直行业、以数据驱动产业协同发展理念的重要肯定。东湖大数据将持续深化数据要素在更多领域的应用创新,助力高质量数据集建设,打造安全可信、协同高效的数据应用生态,推动数据要素在各行各业落地生根,实现从数据赋能到产业智能化的跨越升级。
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