让大脑“开口”说“看不见的病”

　　精神疾病的诊断，正在发生一场安静的“革命”：从“去医院测”，到“像量血压一样在家测”；从“看不见的病”，走向“让大脑说话”。

　　看同样一幅油画，普通人的目光会自然聚焦在画面主体，比如人物面部；而抑郁症患者的注意力游荡在画面各处，画面主体与边缘在他们眼中并不清晰。上海交通大学吕宝粮教授和郑伟龙副教授的团队，把这种差异做成了“注意点热力图”，把肉眼看不见的情绪状态，进行了可视化呈现。

　　“为什么要采用油画？我们认为油画包含了非常丰富的情感色彩，能够诱发观看者不同的情绪状态。油画里面包含了不同的物体、风景、人，所以人在看油画过程当中，实际上（注意力可以）记录大量潜意识的一些行为。”郑伟龙介绍，眼动可以展示人的很多潜意识行为，把眼动记录与脑电结合起来，用生理信号和行为信号共同描述一个人的精神状态。

　　这个团队已经收集了6000多名抑郁症患者的脑电数据，包含了高质量的临床量表数据。另外还收集了1300多名健康被试者的数据。

　　他们发现，有一些测试时用到的油画，特别是一些容易诱发负面情绪的油画，抑郁症患者表现出过多关注这些负面元素的倾向，他们称之为“负向偏移”。通过训练AI，在某些特定油画刺激素材上面，抑郁和非抑郁的区分度能达到90%以上。

　　这背后，是一个沉甸甸的现实：全球约10亿人受各类精神障碍困扰，超过75%无法获得有效治疗。精神疾病缺乏客观的生物标志物，主流诊断手段仍是医生访谈和量表问卷，主观性强，误诊率高。2015年，美国国立精神卫生研究所前所长托马斯·因塞尔在《自然》杂志发出呼吁：精神疾病诊断必须从定性向定量转变，建立客观的生物标志物体系。

　　十年过去，AI与脑科学的相遇，对此提供了解决路径。5月21日，在四川绵阳举行的“2026中国计算机学会青年精英大会（YEF2026）”上，多位科研人员分享了他们的探索。

　　郑伟龙所在的上海交大团队，着力点在于训练脑电大模型。以往，脑电采集成本极高，高质量的临床标注数据尤其稀缺，导致模型不那么聪明，不能解决新问题。随着大语言模型的兴起，自监督预训练打开了新思路——用大量无标签数据先“打底子”，让脑电大模型进行跨数据集、跨任务联合学习，再迁移到具体任务。团队提出的MindCross模型，实现了从封闭分类到开放式交互，输入一张脑电图，不仅能输出波形图，还能像临床医生一样给出诊断。

　　这个“情绪X光机”通过5到10分钟的检测，融合脑电、眼动、面部表情等多模态生理信号，给大脑做“透视”自动生成情绪状态分布报告。郑伟龙介绍，这个设备的目标是对精神疾病“早筛-早诊-早治”，特别是给那些“没觉得自己需要帮助”的人一个科学提醒。这个设备已经在多家医院进行临床验证，并在努力小型化、便携化。

　　诊断设备简便易用同时准确，是北京理工大学胡斌教授团队一直努力的方向。目前大部分脑电采集需要全脑佩戴，时间长，头发也会干扰电极接触效果。但胡斌团队的临床实验发现，只需三个导联，在前额叶采集几分钟数据，就可以快速甄别抑郁还是正常。这项技术已在北京、上海等地完成约9000人的临床测试，相关设备已取得二类医疗器械注册证，并在部分高校新生入学体检中使用。

　　团队还开发了通过手机进行语音分析、表情分析来识别情绪问题的移动应用，在实验室条件下准确率能达到80%。胡斌坦言，在开放公共环境中，噪声、光照变化等因素仍会对识别效果造成影响。

　　“对眼动、瞳孔的变化分析也能充分分析人的情感变化。对某一事情感兴趣、不同的情绪下，抑郁和正常的状况下，（瞳孔变化）是不一样的。”胡斌团队由此提出“情感带宽”概念，量化情绪变化。此前，国外同类眼动追踪设备单套售价高达35万元，接口封闭。他们自主研发了国产眼动追踪眼镜，成本降至几千元，识别准确率约80%。

　　云南大学人工智能学院杨云教授在与医生的一次交流中，听到一种观点，“许多疾病实际上不是治好的，是你自己好的，医学只是通过辅助手段让你的免疫力战胜疾病。”这让他意识到，心理层面的致病因素常常被忽视。

　　和医生的合作中，他了解到：“有些致病原因不一定是生理性的，很可能是心理性的，心理有病了体现出的身体状态跟生理生病是一样的，甚至更糟糕。”

　　正因如此，杨云团队将突破口选在了抑郁症诊断领域。通过设计能诱发真实情绪反应的刺激任务，同步采集面部表情、肌电、脑电、声音、体温等多维生理数据，再用AI综合判断。“实验室临床反馈下来，准确率能达到90%以上，提高得非常多。”团队已研发4款产品，其中2款民用级产品已在销售，1款临床级设备正在办理医疗器械许可证。

　　“越是没人能解释清楚的——比如说人的内心到底怎么运作的领域，人工智能赋能所产生的价值和意义就会越大。”杨云说。

　　吕宝粮和郑伟龙团队长期维护着全球数据量最大的情绪脑电数据集SEED。截至2026年3月的统计数据显示，该数据集已获106个国家、3400多所大学和研究机构、超过1万次申请使用，越来越多的研究人员基于这个数据集展开研究。

　　胡斌团队开源了多模态抑郁症数据集，涵盖脑电、眼动、语音等多维度数据，免费向全球科研机构开放。目前，已有超过1000家国际机构下载并使用该数据集，服务于全球精神健康研究。

　　2026年3月，国家药监局批准了全球首个侵入式脑机接口医疗器械上市，标志着脑机接口从实验室正式走向临床。这一节点，也让研究者看到了更远的目标——精神疾病诊疗，从依赖经验到依赖数据，从主观判断到客观标记，这场安静的“革命”，仍在加速。

　　用数字量化“魔力”解决精神疾病这条路也并非一马平川。“脑机大模型和其他大模型一样存在幻觉问题，怎么样去克服，包括预训练任务需要更多的探索。”郑伟龙直言，如何把客观评估和数字疗法结合起来，形成闭环系统，仍面临着很大挑战。

来源：中国青年报客户端