数字疗法在精神疾病治疗领域的机遇与挑战？

在精神疾病治疗领域，数字疗法有怎样的机遇和挑战？
 
11月11日，在第四届南渡江智慧医疗与康复高峰论坛上，上海觉觉健康科技有限公司创始人、总经理陈亮（华东理工大学副教授）、杭州虚之实科技有限公司科研总监、首席脑科学专家马宁、上海医科数博医疗科技有限公司创始人孙树杰、北京决明科技有限公司副总经理孙香杰、杭州迈动数康科技有限公司联合创始人赵康卿、十二毫米健康科技（海南）有限公司董事长赵鑫磊，围绕这一话题展开深度对话。本次圆桌对话由上海千丘智能科技有限公司创始人侍淳博主持。
 
对话以一个开放性问题拉开序幕：“在精神类疾病的数字疗法中，可重复性、通用适配性与个体化、差异化、精准化往往难以兼顾，各位专家能否结合实践谈谈，AI技术能否实现‘千人千面’的精准治疗？是否有成功落地案例？”
 
谈及成功案例时，陈亮表示，上海觉觉健康科技有限公司团队通过自主研发的脑意识识别技术，可精准捕捉焦虑、抑郁等情绪特征。目前该技术已完成九万多人次的检测，覆盖不同年龄、性别及国籍的群体，充分验证了技术的普适性与精准度。在个性化干预方面，他强调“感官敏感度差异化”是实现精准治疗的核心——通过识别患者的听觉、视觉、嗅觉等主导感官类型，匹配对应的干预手段，例如为听觉敏感者采用声音引导方案，为视觉敏感者结合VR技术开展干预。同时，在干预过程中实时监测训练质量，保障治疗效果。实践数据显示，经过10分钟的针对性训练，患者相关症状通常能得到改善，且训练质量越高，改善效果越显著。
 
孙香杰从AI的数据整合与场景限定优势切入，提出AI技术在精神疾病治疗中的核心价值在于“全维度数据统筹与精准范围干预”。她指出，AI能够整合患者的行为数据、睡眠数据、心理记录等多维度信息，全面评估患者状态并实现风险预警。其团队的实践案例颇具代表性：针对癫痫患者因疾病引发的心理压力问题，通过划定AI对话范围，聚焦“病史困扰”“工作影响”等具体压力源展开干预，取得了良好效果。
 
侍淳博随后抛出第二个问题：“AI深度学习需要大量训练数据，相较于传统临床样本量，究竟需要多大的样本量才能构建基础模型？”
 
针对这一问题，陈亮给出了针对性解答。他强调，“数据质量与标签质量是核心前提”，而非单纯追求样本量规模。2025年一篇相关论文指出，脑机接口研究中普遍存在噪音干扰问题，导致大量研究陷入“为噪音建模”的困境，此类模型在实验室环境外难以实用。因此他认为，若数据质量高、噪音控制到位，无需超大样本量即可构建有效模型；若数据噪音过多，即便堆砌样本量，也难以提升模型精准度，数据质量与噪音的平衡才是关键。
 
随后，现场嘉宾就“当前制约精神类疾病数字疗法进一步落地的最大障碍是什么？”这一问题进行了投票，具体情况如下：