抑郁症有望实现数字化精准识别

抑郁症有望实现数字化精准识别

　　在中国，抑郁症发病率高达7%，不久的将来，更将位居我国疾病负担首位。与之形成鲜明反差的是仅9%的抑郁患者接受过专业诊断，而非精神科专科医生对抑郁症的识别率仅为20%。来自兰州大学的最新研究成果有望改变这一现状。

　　随着目前生活节奏的不断加快，人们受到的来自各方面的压力越来越大，导致以抑郁症为代表的各类精神疾病的发病率逐年上升。在中国，每年有28.7万人死于自杀，约250万人自杀未遂，而其中导致80%自杀案例的罪魁祸首是抑郁症。据中国心理卫生协会数据显示，我国目前确诊的抑郁病例已超过3000万。抑郁症已经成为一个不容忽视的健康问题，严重影响了社会的稳定和发展。

　　抑郁症的就诊形势不容乐观。据调查，我国目前的抑郁症患者就医率不足38%，大部分患者并未意识到自己患有抑郁症或主观上不选择就医。一项不久前由世界精神病学协会发布的网络问卷调查结果显示，45.4%的网友选择在患抑郁症时不去医院就诊；36.8%的网友选择去综合医院；而仅17.79%选择了精神病专科医院。造成该现象的原因在于：一方面，患者及家属对抑郁症知之甚少，加之抑郁经常伴随着胸闷、肠胃不适、疼痛等诸多躯体不适，导致患者就医首选为综合医院内科而非专科精神病门诊。另一方面则受限于社会对精神疾病缺乏正确认识，对抑郁症患者存在偏见，这导致很多患者及家属害怕被戴上“精神病”的帽子，因而拒绝接收专业诊断和治疗。这些因素使得抑郁患者得不到及时诊治，导致病情恶化，甚至出现自杀倾向。

　　传统抑郁症的诊断和早期监测能力不足。目前，抑郁症的发病机制尚不明确，因此也没有一套客观的检查流程或可遵循的诊断原则。抑郁症的评估手段目前主要依靠依靠精神筛查量表和医生的主观判断。但这种诊断模式过于依赖患者的主观描述，以及医生的临床经验，很难对病症的严重程度进行客观把握，导致抑郁症临床诊断率仅仅维持在20%左右。此外，在目前的相关医疗技术体系下，尚无法做到在抑郁病征出现的早期对病情的后续发展做到精准把握。因而无法从心理和药物方面对患者进行早期干预治疗，也没有有效的预防手段。

　　发展针对抑郁症的诊疗技术刻不容缓。针对此现状，党中央国务院在2006到2020年的《国家中长期科学和技术发展规划纲要》的“人口与健康”领域中提到：“疾病防治重心前移，坚持预防为主、促进健康和防治疾病结合。研究预防和早期诊断关键技术，显著提高重大疾病诊断和防治能力”。同时，科技部在国家“十二五”科学和技术发展规划中就将“针对精神心理疾患等重大疾病，突破一批早诊早治技术、规范化诊疗方案和个性化诊疗技术”列为一个重要发展目标。就此问题，在第431次以“心理生理计算的前沿科学问题及关键技术”为主题的香山学术会议上，兰州大学信息科学与工程学院院长胡斌教授提出了发展以普适生物传感技术为基础的在线精神疾病诊疗手段，通过病人的生理信息对心理状态进行估计。

　　可以“穿在身上”的抑郁症检测设备。近年来，可穿戴设备的发展不断方便着人们的生活，大到一块手表，小到一枚戒指，只要通过数据、云端交互，就能对佩戴人当前的心率、体温、睡眠等生理活动进行远程监测。那么是否能将同样的技术应用于抑郁症的检测呢？

　　带着这个问题，胡斌团队承担了国家“973”课题《基于生物、心理多模态信息的潜在抑郁风险预警理论与生物传感关键技术的研究》的研究工作，提出了以心理生理计算为理论基础的精神状态评估技术。即通过采集抑郁患者的脑电、语音、眼动轨迹、面部表情、心理状态等多方面的生理和心理信息，并利用计算机加以分析、整合，建立了一套客观的、系统化的抑郁评估标准。“这是心理生理计算的一种应用。我们可以通过分析受试者的多种生理、心理信息与精神疾病之间的联系，建立有效的、综合的可计算推理机制，并将其抽象为一个相关疾病的可计算模型，”胡斌教授说，“这样我们就可以通过对远程采集的生理数据进行实时分析计算来判断受试者的精神状态。”

　　目前，相关技术的研发已进入测试阶段。受试者只需要穿戴好传感器，并进行简单的心理学实验，即可实时地获取受试者的各项生理指标。这些数据被上传到计算机，通过已经建立的计算模型进行分析处理，即可实时反馈检测结果。这样的检测模式更为方便快捷，同时也规避了人为主观因素的影响。据悉，该项技术目前的抑郁障碍识别效率已达到85%以上。“虽然我们的技术在抑郁症的识别中取得了一定的突破，但这项技术目前仍处在测试阶段，离真正的临床应用还有一定的距离。不论在基础理论研究还是技术设备的研发都亟须更大的投入和支持。”胡斌教授说，“我们期待经过更严谨的研究和论证工作，可以让这个诊疗系统更快地应用于临床。”

　　兰州大学信息科学与工程学院国家“973”计划课题组      郑炜豪