（人民日报健康客户端记者 徐诗瑜）5月10日，据中山大学附属第五医院消息，该院精神心理科林勇主任医师团队联合中山大学微电子科学与技术学院赵毓斌教授团队，共同研发了一种抑郁症辅助诊断方法——基于深度学习的“房-树-人”绘画测验。该试验纳入300名受试者，对于抑郁症辅助诊断的准确率高达90%，相关成果发表于期刊《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》（《IEEE生物医学与健康信息学杂志》）。
“房-树-人绘画测验是一种经典的心理投射实验。受试者在白纸画下想象中的房、树、人，三者的大小比例、数量，房子是否有窗户，人与人的关系等画面元素，都能相对客观地反映受试者的真实心理状态。”5月10日，中山大学附属第五医院精神心理科林勇主任医师告诉人民日报健康客户端记者。
2月11日，中山大学附属第五医院精神心理科主任医师林勇（右一）在义诊现场。受访者供图
林勇进一步讲解，作为非语言性的投射，绘画心理分析对低学历、精神障碍、不善表达、不善思考和内向的人，都有明显的测试效果。而且，相比于常规的心理测试方法（如宗氏抑郁自评问卷、汉密尔顿抑郁评定量表等），绘画测验没有标准答案，能够冲破受试者的心理防御机制，减少医患双方的主观性因素对诊断结果的影响。
林勇举例介绍，受试者中，14岁女生琳琳（化名）因家庭管教严厉、被同学误解等原因，出现了情绪低落、兴趣减退、少语少动等症状，甚至有自伤行为。入院后，琳琳呈现出一种高度紧张的情绪，对医护人员表现出极大的排斥和不信任，无法及时获得真实、详细的病史资料和个人症状描述。在房-树-人绘画测验中，琳琳的检测结果显示出明显的抑郁模型信息特征，与临床诊断一致。
“出现了胸闷、心慌、失眠、情绪不好等困扰的人群，往往因为心理抗拒，或者存在病耻感，不愿意直接到精神科就诊，贻误病情甚至造成自杀等惨剧。AI模型有望成为一种便利可及的初筛工具，帮助有情绪困扰但畏惧就诊的人群增强诊疗信心。”林勇介绍，AI绘画辅助诊断大模型有望被开发成手机App形式，用于校园、工厂等人群的大规模心理状态初筛，帮助大家发现潜意识下的真实自我。
林勇表示，该测验已纳入188名抑郁症患者，112名健康人作为对照组。目前该测验项目仍在进行中，未来将纳入更多的受试者优化大模型，有望在1～2年内更广泛地用于抑郁症初筛。
