AI学会共情：合成数据如何革新精神健康诊疗

在医学分支中，精神健康或许是最迫切，也最难被规模化革新的领域之一。这类疾病高度依赖对话进行诊断、评估与干预，使其成为最具大语言模型（LLM）应用潜力的医学领域之一。

近日，在上海市精神卫生中心指导下，由天桥脑科学研究院（Tianqiao&Chrissy Chen Institute）联合盛大集团、清华校友总会AI大数据专委会、上海交通大学计算机学院共同主办的2025合成数据大赛·灵溪AI for Mental Health主题赛落幕。

尽管合成数据无法完全替代真实世界的复杂性与偶然性，但它为AI在精神健康领域的快速迭代与初步验证，铺设了一条符合伦理且可行的技术路径。本次大赛，正是对这条路径的一次集中压力测试。伴随赛事的成功举办，研究院同步对外展示其在AI for Mental Health领域从基础设施到生态建设的系统性成果，标志着精神健康AI的发展迈向新阶段。

精神障碍的全球负担正在持续上升。但精神健康数据高度敏感，涉及隐私、诊疗细节、情绪表达等多维信息，真实数据难以大规模获取与共享，成为制约AI研究的关键瓶颈。随着模型技术不断进步，合成数据正在成为人工智能训练的重要选择——它不仅规避隐私风险，还能解决数据规模不足的问题。

虽然这一路径无法完全替代真实临床数据，但依然为人工智能介入精神健康领域提供了可行的技术方案，推动研究与应用迈向可持续发展。

为推动AI在精神健康临床落地，研究院与上海市精神卫生中心/国家精神疾病医学中心共同成立了“人工智能与精神健康前沿实验室”。通过打造由认知科学家、AI科学家、数据工程师、标注团队与精神科医生组成的跨学科团队，前沿实验室使临床经验与技术创新得以高效融合。

此外，研究院联合《Science》编辑部举办人工智能与精神健康学术论坛，邀请世界一流专家齐聚上海市精神卫生中心，将前沿的科学视野和实际临床探索带到医生们面前。

在数据建设方面，研究院携手上海交通大学团队开展精神科合成数据合作研发，为模型训练和科研创新提供源源不断的高质量数据资源。

2025合成数据大赛·灵溪AI for Mental Health主题赛自2025年10月开放报名以来，吸引了111支团队参与，包括78支高校科研团队，28支企业团队，5位独立开发者。本届大赛设立三大核心赛题：疾病诊断、症状小结与电子病历生成；基于对话的智能问诊策略生成；心理咨询师模拟（情绪理解+初步干预）。所有入围团队均获得了由平台提供的A800/H20 GPU双卡算力环境及一段完整训练周期。

经过报名筛选、公开赛三次提交以及2025年12月6日在上海举行的现场答辩，六支团队脱颖而出，展示了AI在精神疾病诊断、问诊效率与咨询交互方面的多种突破性方向。

一等奖：华东理工大学MindChat团队

其打造的MindChat“漫谈”大模型，专注于构建深度共情能力，融合了多智能体协作、长文本处理与隐私保护模型训练体系，以及通专大小模型协同机制，直击心理咨询中复杂情感识别、跨模态信息融合、长程对话记忆、用户数据安全的痛点。

二等奖：清华大学冰智科技团队与华东师范大学“试试就能对”团队

前者已推出融合空间交互的“AI幸福舱”产品，已于2025年6月上市，服务超3万人次；后者基于其研发的教育大模型EduChat，深耕情感支持功能，已获得2024年度上海开源创新卓越成果奖特等奖。

三等奖：中国人民大学MentaLink团队、复旦大学ChatTherapy团队及大连理工大学DUTIR-BioNLP团队

尽管合成数据与AI为精神健康的构建，带来了更多令人振奋的可能性，但所有参与者也都清醒地认识到前路的挑战。“我们面对的领域极度复杂。”比赛联合主办方上海交通大学计算机系副教授吴梦玥在接受采访时感慨，“数据稀缺与隐私困境长久并存，临床诊断充满主观与动态变化，干预方案极度个性化，技术落地更面临政策法规的真空状态。”

在抑郁症识别、智能问诊与心理咨询对话三个方向上，大模型都不只是技术的较量。我们看到的，不仅是算法性能的提升，更是如何让机器学会倾听、懂得共情、提供真正个性化支持的艰难探索。

在上海市精神卫生中心医务部主任陈剑华看来，依托跨学科协作模式，将AI技术探索与日常诊疗、临床研究的实际需求深度衔接，可以让临床医生能更高效地验证AI辅助工具的临床适配性，也通过精神科专业经验与技术团队的协同，为AI模型注入“临床思维”，让技术创新真正服务于患者。

原标题：《当AI学会共情：合成数据大赛撬动精神健康诊疗革新》

栏目编辑：王蕾 图片来源：采访对象提供

来源：作者：新民晚报 左妍