文/陈根
受益于计算机技术的快速发展，人工智能已广泛地渗透和应用于诸多垂直领域，切入不同场景和应用。疫情无疑为人工智能的发展打开了新的窗口，开辟了丰富的实践场。从传统制造业的数字化转型到线上教育、云办公兴起；在医疗方面，人工智能落地图像识别，提升了医疗效率。可以说，一个“泛在智能”的世界已加速成为现实。
在这样的背景下，一个数字的世界被全面建构。人工智能除了在我们所熟悉的社会生活发挥着高效便捷的作用，更在一些小众却必要的领域具有无可比拟的优势和潜力，比如精神疾病的诊断。
精神疾病诊断的困境与出路
我国目前严重精神障碍患者约有万。WHO预测，到年抑郁症将会成为危害人类健康的第2大类疾病。但约30%的患者对抗抑郁药物无反应，在有反应人群中只有1/3的患者获得临床缓解。
目前，精神疾病的诊断依据主要是国际疾病分类、精神障碍诊断与统计手册，需要有经验的医生依据调查问卷和自己的经验进行判断。
由于血液检测查不出抑郁症，脑部扫描也没法提前检查出焦虑症，活组织检查更不可能诊断出自杀的念头。所以，就算精神病学家担心新冠肺炎疫情会对人们的精神健康造成严重影响，也没有简单的方法来检测这一点。
在医学领域中，没有任何可靠的生物标记可以用来诊断精神疾病。精神病学家们想找出发现思想消极的捷径却总是得不到结果，这使许多精神病学的发展停滞不前。这就让精神疾病的诊断变得缓慢、困难并且主观，阻止了研究人员理解各种精神疾病的真正本质和原因，也研究不出更好的治疗方法。
但这样的困境并不绝对。事实上，精神科医生诊断所依据的患者语言给精神病的诊断突破提供了重要的线索。
年，瑞士精神病学家欧根布卢勒宣布了他和同事们正在研究的一种疾病的名称：精神分裂症。他注意到这种疾病的症状是如何“在语言中表现出来的”。但是他补充说，“这种异常不在于语言本身，而在于它表达的东西。”
布卢勒是最早