追问按
精神疾病问题已经成为当下社会人们不得不面对的一个重要问题，根据《柳叶刀》杂志的数据显示，中国大约1.73亿人有精神疾病。在日趋庞大的患病群体面前，现有的精神疾病模型已经力有不逮。我们如何构建更精准的精神疾病模型？在这个过程中又有哪些技术可以帮助我们实现精准精神疾病模型的构建呢？
本期「TCCI追问研讨会」由南京师范大学心理学院教授胡传鹏主持，北京大学心理与认知科学学院研究员彭玉佳、中国科学院心理研究所研究员严超赣、中国科学院心理研究所研究员朱廷劭参与讨论。
以下为研讨会内容回顾，欢迎阅读。
?滑动查看本期嘉宾?
胡传鹏
大家好，非常感谢参加TCCI追问研讨会。精神疾病现在已经成为世界范围内的重要议题，随着整个人类经济的发展，经济的问题（在很多地区已经）不再是主要的问题，精神的问题成为了主要的问题。首先是在美国和欧洲，现在在中国也是如此。根据国内团队发表在《柳叶刀》杂志上的数据显示，在中国大约有1.7亿人受到了精神疾病的困扰。
在这么一个庞大的、受到精神疾病困扰的群体面前，我们当下的精神疾病的研究，尤其是精神疾病的理论模型是有点力不从心的，那么我们如何建构更好的精神疾病的模型，帮助我们解决精神疾病的问题，这可能是一个非常迫切的问题。在建构更好的精神疾病模型过程中，我们可能涉及哪些技术和方法，这是我们今天会讨论的内容之一。在对这个过程中一些关键问题的探索中，我们的嘉宾或者整个领域的研究者采用了不同的方法，涉及不同类型的数据。这些不同类型的数据或者多模态的数据，对精神疾病的测量、诊断、分类有什么启发，对于精神疾病的预防、治疗或者干预效果预测有什么作用，以及更加抽象地讲，这些多模态的数据如何帮助我们去理解精神疾病的原因、机理和真正的本质。我们会探讨这些问题。
我是主持人胡传鹏，现在就职于南京师范大学心理学院。我本人比较感兴趣的是元科学——metascience，就是用科学的方法对科学本身进行研究，这也是我对心理学和我作为一个心理学研究者对精神疾病非常感兴趣的一个原因，就是说我们如何来宏观地看当前的一些数据，这些数据如何帮助我们更好地理解精神疾病、帮助解决精神疾病的问题。接下来我们就进入第一个环节——主题报告，三位嘉宾将分别进行报告。
彭玉佳
我目前主要的研究主题是关于多模态数据探究焦虑及抑郁的机制。就像刚才胡老师所说的那样，目前全国乃至全世界都面临着很严重的精神疾病的问题，我们急需非常有效的诊断和治疗方法，这对整个精神疾病领域的研究都有非常大的挑战。
其中两个非常突出的问题就是异质性和共病性。对于一个精神疾病类别来说，可能包含多种标签，比如抑郁症可以包含悲伤、焦虑、失眠、自杀倾向等等标签，一个抑郁症的症状标签可能有多种组合。也就是说同样两个抑郁症患者，他们的症状可能是完全不同的。另一个就是共病性的问题，比如说抑郁症和焦虑症就具有很高的共病性，当一个患者患有一种精神疾病的时候，他往往也有很大的概率患有另一种精神疾病，这两个突出的问题就为精神疾病的诊断和治疗带来了巨大的挑战。
在传统的研究方法之中，我们往往是使用咨询方式，看一个病人是否有在某一个维度上的精神疾病的症状，比如说符合5个标准中的3条，我们则把它归为一种精神疾病。
在年，美国的NIMH（TheNationalInstituteofMentalHealth）提出了一种新的研究领域标准，希望能够建立一个多维的基于神经生物学标志的精神疾病诊断系统（包括从非常微观的基因到宏观的脑神经网络，再到生理及行为相关报告等维度），这就是RDoC标准，以期解决前面提到的问题中的一些问题。
我们的研究主要