AI如何拯救精神健康危机？2025合成数据大赛揭示新路径

图片来源：天桥脑科学研究院官方

在医学分支中，精神健康或许是最迫切，也最难被规模化革新的领域之一。这类疾病高度依赖对话进行诊断、评估与干预，使其成为最具大语言模型（LLM）应用潜力的医学领域之一。

近日，在上海市精神卫生中心指导下，由天桥脑科学研究院（Tianqiao & Chrissy Chen Institute）联合盛大集团、清华校友总会AI大数据专委会、上海交通大学计算机学院共同主办的2025合成数据大赛·灵溪AI for Mental Health主题赛落幕。

尽管合成数据无法完全替代真实世界的复杂性与偶然性，但它为AI在精神健康领域的快速迭代与初步验证，铺设了一条符合伦理且可行的技术路径。本次大赛，正是对这条路径的一次集中压力测试。

伴随赛事的成功举办，研究院同步对外展示其在AI for Mental Health领域从基础设施到生态建设的系统性成果，标志着精神健康AI的发展迈向新阶段。

数据困境与合成破局： AI for Mental Health进入应用加速期

精神障碍的全球负担正在持续上升。世界卫生组织数据显示，全球超过10亿人正受到心理或精神障碍困扰；在中国，精神科专业人力供给严重不足，每10万人仅约有4名精神科医生，远低于全球平均水平。

需求急剧增长，但人力、时间与专业判断高度稀缺。

与此同时，精神健康数据高度敏感，涉及隐私、诊疗细节、情绪表达等多维信息，真实数据难以大规模获取与共享，成为制约AI研究的关键瓶颈。

随着模型技术不断进步，合成数据正在成为人工智能训练的重要选择——它不仅规避隐私风险，还能解决数据规模不足的问题。

虽然这一路径无法完全替代真实临床数据，但依然为人工智能介入精神健康领域提供了可行的技术方案，推动研究与应用迈向可持续发展。

天桥脑科学研究院创始人陈天桥、雒芊芊夫妇在全球慈善事业与科学研究上的长期投入，为精神健康科技发展奠定了坚实基础。

为推动AI在精神健康临床落地，研究院与上海市精神卫生中心/国家精神疾病医学中心共同成立了“人工智能与精神健康前沿实验室”。

通过打造由认知科学家、AI科学家、数据工程师、标注团队与精神科医生组成的跨学科团队，前沿实验室使临床经验与技术创新得以高效融合。

面对医生高负荷门诊压力和科研资源不足的难题，研究院为医院提供了关键算力资源和数据技术支持，帮助临床团队轻量化推进科研协作，真正打通“AI for Mental Health”落地的“最后一公里”。

此外，研究院联合《Science》编辑部举办人工智能与精神健康学术论坛，邀请世界一流专家齐聚上海市精神卫生中心，将前沿的科学视野和实际临床探索带到医生们面前。

在数据建设方面，研究院携手上海交通大学团队开展精神科合成数据合作研发，为模型训练和科研创新提供源源不断的高质量数据资源。

大赛全景：两周，111支团队的创新交锋

基于前沿实验室建设与上海交通大学团队合成数据成果，天桥脑科学研究院联合顶尖高校共同举办了2025合成数据大赛 · 灵溪AI for Mental Health主题赛。

图片来源：天桥脑科学研究院官方

自2025年10月开放报名以来，赛事在仅两周内吸引了111支团队参与，包括78支高校科研团队，28支企业团队，5位独立开发者。

参赛者广泛来自国内外知名高校和科研机构，包括清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、同济大学、人民大学、上海期智研究院、西湖大学、华东理工大学、华东师范大学、哈尔滨工程大学、新加坡国立大学、香港中文大学、香港城市大学、澳门大学等。

本届大赛设立三大核心赛题：1、疾病诊断、症状小结与电子病历生成，2、基于对话的智能问诊策略生成，3、心理咨询师模拟（情绪理解+初步干预）。

所有入围团队均获得了由平台提供的A800/H20 GPU双卡算力环境及一段完整训练周期。

图片来源：天桥脑科学研究院官方

经过报名筛选、公开赛三次提交以及2025年12月6日在上海举行的现场答辩，六支团队脱颖而出，展示了AI在精神疾病诊断、问诊效率与咨询交互方面的多种突破性方向：

一等奖：华东理工大学MindChat团队。 其打造的MindChat “漫谈”大模型，专注于构建深度共情能力，融合了多智能体协作、长文本处理与隐私保护模型训练体系，以及通专大小模型协同机制，直击心理咨询中复杂情感识别、跨模态信息融合、长程对话记忆、用户数据安全的痛点。 二等奖：清华大学冰智科技团队与华东师范大学“试试就能对”团队。 前者已推出融合空间交互的“AI幸福舱”产品，已于2025年6月上市，服务超3万人次；后者基于其研发的教育大模型EduChat，深耕情感支持功能，已获得2024年度上海开源创新卓越成果奖特等奖。 三等奖：中国人民大学MentaLink团队、复旦大学ChatTherapy团队及大连理工大学DUTIR-BioNLP团队。 这些团队在心理支持对话、医患问诊策略及生物医学文本处理等方面展示了扎实的技术积累与创新框架。

天桥脑科学研究院灵溪项目和比赛负责人韩云芸表示，“正如ImageNet曾推动视觉AI和深度学习革命，专业语料库与Benchmark将成为精神健康AI的关键基础设施，决定人工智能技术能否进入系统性研究的轨道，助力科研真正走向临床。”

这一生态建设，将帮助人工智能辅助精神疾病诊断与干预的进程迈向更智能、更可及、更安全的新阶段。

超越比赛：走向标准化与临床应用的“LingXiBench”

合成数据大赛的意义，远不止于评选优胜者。这是一次关于行业基础设施建设的深刻探索。

为了推动精神健康领域的人工智能研究走向标准化与临床应用，天桥脑科学研究院正在探索推出“LingXiBench”精神健康AI Benchmark。该体系将覆盖：临床推理、问诊策略、情绪识别、症状结构化、干预建议生成、咨询对话质量，并形成可复现、可对比、可升级的科学评测标准。

尽管合成数据与AI为精神健康的构建，带来了更多令人振奋的可能性，但所有参与者也都清醒地认识到前路的挑战。

“我们面对的领域极度复杂。”比赛联合主办方上海交通大学计算机系副教授吴梦玥在接受采访时感慨，“数据稀缺与隐私困境长久并存，临床诊断充满主观与动态变化，干预方案极度个性化，技术落地更面临政策法规的真空状态。”

在抑郁症识别、智能问诊与心理咨询对话三个方向上，大模型都不只是技术的较量。我们看到的，不仅是算法性能的提升，更是如何让机器学会倾听、懂得共情、提供真正个性化支持的艰难探索。

在上海市精神卫生中心医务部主任陈剑华看来，依托跨学科协作模式，将AI技术探索与日常诊疗、临床研究的实际需求深度衔接，可以让临床医生能更高效地验证AI辅助工具的临床适配性，也通过精神科专业经验与技术团队的协同，为AI模型注入“临床思维”，让技术创新真正服务于患者。

而这场汇集了人类与AI的智慧的大赛证明，在谨慎的伦理框架与创新的技术路径共同作用下，AI有望在缓解人类最深邃痛苦的事业中，成为一个革命性的伙伴。

而贯穿赛事的精神主线的背后，是天桥脑科学研究院将通过长期的数据资源建设、科研合作、人才培养以及开放的创新生态。这让AI真正成为解决精神健康困境的力量：“让更多人不焦虑、不抑郁、更幸福，这是我们始终不变的初心。”

围绕全球化、跨学科和青年科学家三大重点，支持脑科学研究，造福人类，天桥脑科学研究院在华山医院、上海市精神卫生中心分别设立了应用神经技术前沿实验室、人工智能与精神健康前沿实验室；与加州理工学院合作成立了加州理工陈天桥雒芊芊神经科学研究院。

研究院还建成了支持脑科学和人工智能领域研究的生态系统，项目遍布欧美、亚洲和大洋洲，包括学术会议和交流、夏校培训、AI驱动科学大奖、科研型临床医生奖励计划、特殊病例社区、科学媒体“追问”、科普视频媒体“大圆镜”等。（作者｜李程程，编辑｜李玉鹏）