浙大一院专家团队研发Emoface AI模型 鉴别抑郁症与双相障碍准确率超90%

近年来，浙江大学医学院附属第一医院精神卫生科主任胡少华教授专家团队，在双相障碍的诊断与治疗上不断取得突破：研发Emoface AI模型，通过解析数字化面部精细特征，构建基于三维视觉信号的疾病图谱，可实现抑郁症与双相障碍的高精度鉴别，其中双相障碍鉴别准确率突破90%。

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双相障碍，它既有躁狂、轻躁狂发作，又有抑郁发作的周期。不仅误诊率和漏诊率比一般的精神疾病要高，尤其容易被诊断为抑郁症，但两者的治疗完全不同，如果被误诊药物使用不当，还会诱发躁狂快速循环发作，加重病情。

浙大一院精神卫生科主任 胡少华：因为现在精神医学最大的一个挑战是基于症状学的诊断，它不是一个基于我们生物学标记，比如说抽血或者通过影像来客观找到一个疾病的生物学标记来诊断。对于情感障碍，比如我们熟知的抑郁症，或者双相（障碍），更多的是通过病史，包括病程当中他的一些情绪的特点，包括既往有没有过躁狂或者轻躁狂来做双相（障碍）和抑郁症的鉴别。我们在这两个疾病的判别中，我们希望能够找到一些疾病本身一些生理的，包括表情上的一些细微的差别，更早期地能够识别或者鉴别这两个疾病。

Emoface AI模型，仅需通过普通摄像头采集患者面部动态，即可在数分钟内完成初步筛查，模型计算的“标准数字面部图谱”，能直观呈现两类疾病的面部特征差异，不仅可辅助医生诊断，还能用于医学教学。

浙大一院精神卫生科主任 胡少华：这个AI大模型我们录入的是抑郁症、双相（障碍）和健康，我们当时鉴别的准确率达到90%，更多的基于这三个队列。但是在我们临床当中我们要面诊的是各种各样的病人，所以这90%不是在临床中就能达到90%这样的概念，而是需要在各种疾病当中有这个模型的验证。因为在临床当中，除了双相（障碍）、抑郁以外还有焦虑，更严重的还有分裂症，包括还有一些强迫（症），很多时候都伴随着一些情绪抑郁的症状，这个时候我们的模型是否也能够把其他的常见的心理疾病也判别，我们现在正在汇集其他疾病的数据。