TCCI科学家评论自然人类行为讨论中国计算精神病学的发展

来源：网络2022-04-08 16:23

这篇评论文章系统总结了中国目前面临的精神卫生问题，阐述了计算精神病学这一新兴交叉学科在解决精神卫生问题中的重要作用，以及计算精神病学在中国发展的机遇、挑战和行动。

2022年3月28日，来自港大心理学系和陈天桥研究所的青年科学家耿海洋博士和多位学者应编委会邀请，在《自然》杂志下的心理学和行为科学顶级期刊《自然人类行为》上发表了一篇名为《推动计算心理学在中国的发展》的评论文章。这篇评论文章系统总结了中国目前面临的精神卫生问题，阐述了计算精神病学这一新兴交叉学科在解决精神卫生问题中的重要作用，以及计算精神病学在中国发展的机遇、挑战和行动。

调查显示，我国成年人精神障碍终身患病率为16.6%，精神障碍终身患病率为17.5%。以上海市精神卫生中心为例。2019年以来，其年咨询量突破百万。患者群体相对庞大，中国缺乏精神障碍的医疗资源，每一万名患者只对应一名精神科医生。特别是新型冠状病毒疫情爆发以来，我国精神卫生问题日益突出，给经济社会带来巨大挑战和负担。

计算精神病学跨越了计算神经科学、精神病学和心理学等多个学科。计算精神病学目前包括两个主要的研究方向。首先，数据驱动的计算精神病学通过使用数学模型或模式识别算法，揭示精神障碍背后的神经生物学机制，启发疾病分类、风险预警、预后预测，辅助制定临床和预防策略。其次，理论驱动的计算精神病学充分利用当前基础神经科学的成果和理论，采用计算建模的方法，分析各种精神障碍人群认知加工缺陷的计算神经机制，从而为认知行为治疗和脑干预治疗提供新的视角。

本文指出，与其他国家相比，中国的计算精神病学研究具有许多优势。首先，中国有相对完整的自上而下的医疗体系。从大城市的三甲医院到当地的社区医院，精神科医生虽然人数不多，但普遍训练有素，临床经验丰富。一个完整的医疗系统，在构建大队列收集大数据方面有先天优势。比如上海精神中心，已经积累了一万多份精神疾病的单中心脑影像资料。其次，中国的人工智能技术将极大地推动计算精神病学的发展，在结合中国大量的患者数据样本后，将对全球精神卫生领域产生深远的影响。在精神病学领域，通过人工智能进行辅助诊断和干预治疗的前景很大。值得注意的是，大多数关于心理健康的研究都是基于西方发达国家患者的数据。将计算精神病学的研究扩展到中国患者，不仅可以丰富我们对不同文化环境下精神疾病差异的理解，还可以作为一种模式，启发其他发展中国家处理精神健康问题。

欧美国家已经充分认识到计算精神病学的价值，美国西奈山医学院、德国马克斯普朗克研究所等研究机构都建立了专门的计算精神病学研究中心。相对而言，我国的相关研究起步较晚。本文指出，中国国家精神卫生与精神卫生预防中心的建立将极大地促进相关领域的发展。但当谈到计算精神病学时，中国仍有几个关键挑战需要解决。首先，计算精神病学是一门科学、医学、工程等高度交叉的学科。但是目前临床医生的教育体系和理工科的教育体系是相互割裂的，不利于像计算精神病学这样的跨学科人才的培养。为此，中国研究人员进行了一些初步尝试，例如，建立了中国计算精神病学网络(CCPN)，为青年学生和学者提供教育和交流的平台。其次，中国相关领域的研究人员需要加强与国际同行的交流，在国际学术舞台上发挥更加重要和积极的作用。最后，有条件的机构或医院可以成立跨学科研究中心，聚集不同知识背景的研究人员。

香港大学心理学系和陈天桥研究所的青年科学家耿海洋博士是本文的第一作者。上海交通大学心理与行为科学研究所、上海市精神卫生中心双副研究员张龙元博士和浙江大学心理与行为科学系特聘研究员Kelvin Chen博士为论文合著者。南京师范大学胡传鹏教授、香港大学金助理教授、中国科学院心理研究所陈楚乔研究员、北京儿童医院李颖博士、香港大学助理教授、维也纳大学博士为论文合著者。

本文得到了国家重点科技攻关项目的资助。科技部d计划、香港研究局研究基金、广东省科技基金、上海市自然科学基金、上海市浦江人才计划、上海市科技计划、中央高校基础科学研究专项基金、江苏省研究发展基金。(生物)

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