专访陆林院士：精神疾病不能靠“自测”确诊，脑科学与AI正在打开新空间｜封面头条

封面新闻记者 边雪

陆林认为，应当以更加科学、日常的视角认识精神疾病。

过去很长一段时间，社会对精神疾病存在明显的误解。一些人把抑郁、焦虑甚至更严重的精神障碍理解为“性格问题”，或者认为只有特定人群才会患病。陆林在采访中指出，精神疾病和其他疾病一样，也是常见病、多发病，可发生于不同年龄和不同人群。

这种认知变化，也正在进入医疗服务体系。国家卫生健康委已将2025—2027年确定为“儿科和精神卫生服务年”，提出进一步加强精神卫生服务体系建设，并推动心理门诊、睡眠门诊等服务向更多医疗机构覆盖。到2027年，精神专科医院以及规模较大的相关医疗机构普遍开设心理门诊、睡眠门诊，医务人员也要更加关注患者的心理健康和精神卫生问题。

在陆林看来，精神心理问题有一个“特殊”之处：它有时并不以“心理症状”的形式出现。一个人可能因为焦虑、抑郁而出现头疼、胃肠道不适等躯体症状，患者首先去看的可能是神经内科、消化科等其他科室。因此，精神科、心理科与综合医院其他临床科室之间的协作尤其重要。

国家卫健委近年来也在推动“身心同治”理念，将心理问题筛查和识别进一步融入临床诊疗。

与此同时，陆林提醒，网络心理测试只能作为参考，是否存在精神心理问题，还需要结合症状表现、社会功能及其他临床信息进行综合评估。

那么，一个人究竟什么情况就该寻求帮助？陆林给出的判断是：看日常生活是否受到影响。“如果一个人仍然能够正常学习、工作、生活和睡眠，也没有明显痛苦，可以先观察自己的状态；如果已经持续感到痛苦、烦躁，或者身边亲友明显感觉到其状态发生变化，则可以考虑寻求专业人员评估。对于严重影响本人或周围人的情况，更需要及时获得专业帮助。”

总体来看，精神卫生服务的关口正在逐步前移，从出现明显问题后再接受治疗，向更早识别、更早评估和更早干预延伸，并进一步融入日常健康管理。

与精神卫生服务体系的扩张相比，另一个更深层的问题是：面对如此庞大的疾病负担，为什么神经精神领域的新药研发依然困难？

陆林认为，首先是因为人类对大脑本身的认识仍然有限。心脏、肝脏、肾脏等器官可以通过影像、手术和其他技术进行直接或相对直接的观察，但大脑是一个高度复杂的器官，人类无法像研究其他器官一样简单地“打开”大脑观察其功能。因此，大脑很多功能机制以及脑疾病的发病机制仍存在未知。

更棘手的是，大脑本身就是一个高度复杂的系统。不同神经细胞、脑区和神经环路彼此联系、相互作用，共同参与脑功能以及疾病的发生发展。这也是为什么过去一些在其他疾病领域有效的药物研发思路，很难简单复制到神经精神疾病领域。

因此，在陆林看来，破解神经精神疾病药物研发难题，不能只把目光放在“找一个新药”上，而需要从基础研究一直延伸到临床转化。

“一端是脑科学。只有进一步弄清大脑正常工作的基本机制，以及抑郁症、焦虑症、精神分裂症、阿尔茨海默病等疾病发生发展的机制，才有可能找到新的药物靶点。”陆林解释道，“另一端是临床。实验室里的发现如果不能进入真实患者群体，就很难真正转化为治疗手段。目前基础研究与临床研究之间仍存在一定脱节，需要让基础科学家更了解临床需求，也让临床医生更多参与科研合作，形成更加紧密的交叉融合。这也是近年来脑科学与创新药产业越来越紧密结合的原因之一。”

陆林指出，中国脑科学相关布局的重要方向之一，就是围绕大脑基本功能、脑疾病以及类脑和人工智能展开研究。在脑疾病方向，通过大规模人群队列研究，可以进一步寻找抑郁症、痴呆等疾病的危险因素，为疾病预防、早期识别和临床研究提供基础。

对于产业而言，这意味着精神疾病药物研发正在经历一个变化：从早期更多依赖经验和试错，逐步转向更加重视疾病机制，并进一步结合患者精准分层和数据分析，提高药物研发的针对性。

但这条路并不意味着“AI来了，药就好做了”。陆林告诉记者，人工智能可以帮助筛选药物和靶点，也可以模拟部分脑疾病相关过程，但真正实现从基础研究到临床应用的突破，仍需要脑科学、临床医学、药物研发等多个环节共同推进。

脑科学正在帮助人类理解“大脑如何工作”，人工智能则可能改变医生“怎么认识患者”。

在传统精神科诊疗中，病史采集、信息整理、长期随访都需要医生和护士投入大量时间。陆林认为，人工智能未来可以在医生指导下辅助完成信息采集、疾病分类、康复和预后评估，并帮助开展长期随访，从而减轻医务人员的重复性工作负担。

这对精神卫生服务来说尤其重要。一方面，精神心理疾病的诊疗往往需要较长时间的交流和观察；另一方面，我国精神卫生服务体系仍在不断补齐基层资源和专业人才短板。国家卫健委披露，2025年我国约有3000所综合医院可以提供精神卫生方面的诊断、治疗和康复服务；同时，国家正在通过精神卫生服务年等行动进一步扩大服务供给。

如果人工智能能够承担一部分标准化、重复性的工作，医生就可以把更多时间用于真正需要专业判断的环节。

“AI的价值并不只是‘提高效率’。从更长的时间尺度看，脑科学与人工智能的每一次技术突破，都可能反过来改变精神疾病的研究和治疗模式。”陆林说。

这背后，是一个正在逐渐扩大的创新链条：基础脑科学研究寻找疾病机制，人工智能和大数据帮助处理复杂信息，药物研发寻找新的靶点和治疗方式，临床研究则负责验证这些技术最终能否真正改善患者的生活。对于脑疾病而言，这个链条尤其重要。因为大脑至今仍有大量未知，疾病机制越复杂，越难以依靠单一学科完成突破。

这也反映出精神卫生领域正在发生的变化。它正在从过去相对封闭的专科领域，逐渐与脑科学、人工智能、创新药、公共卫生乃至整个医疗服务体系发生更深连接。陆林告诉记者：“脑疾病对个人、家庭和社会都造成长期负担，正因为困难，才更需要持续攻关。”真正值得期待的，不是某一项技术在短时间内带来巨大改变，而是基础研究、临床医学和成果转化之间的衔接不断加强。

当一个人开始觉得“自己是不是出了问题”时，不再只是依靠网络测试给自己贴标签，而是能够更方便地获得专业帮助；当患者来到医院，也能够得到更及时的识别和更准确的评估，并获得连续的治疗和随访。这或许才是脑科学、人工智能和精神卫生服务这些发展成果，最终融入普通人生活中的样子。