5月30日，长春理工大学中山研究院副院长、脑信息与神经康复工程实验室主任李奇，像往常一样坐在了实验室里。屏幕上的代码和数据曲线陪伴他开启了今年的全国科技工作者日。
今年，李奇团队与中山市第三人民医院专家联合完成的最新研究成果取得重要突破：一种用于抑郁症诊断的“主题提示多模态网络（TPMN）”模型被证实比现有方法更优，能够将诊断的平均绝对误差降低53%。不久前，这项研究成果，发表在了信息融合与人工智能领域的国际顶级期刊《Information Fusion》上，受到业内关注。
长春理工大学中山研究院副院长、脑信息与神经康复工程实验室主任李奇（右一）。 受访者 供图
“让AI更懂人”
用智能诊断降低医生工作负荷
李奇介绍，在抑郁症智能诊断这个领域，TPMN是目前精度最高的模型之一。该研究成果对辅助精神科医生进行抑郁症智能诊断、降低医生的工作负荷，以及在人群中进行抑郁筛查，具有广泛应用前景。
抑郁症诊断难在哪里？同样一个表情、一句话，在不同性格的人身上，可能代表完全不同的情绪状态。而现有的AI诊断模型，恰恰忽略了这种个体差异。
TPMN要解决的，正是这个技术问题。
它模拟的是神经科医生的诊断方式：先通过大语言模型为每个人“量身定制”问题库，在问答过程中同步捕捉面部表情、语音语调和回答内容，再根据不同场景赋予不同权重——看喜剧时的笑容，显然比见面时的礼节性微笑更能反映真实情绪。
“说白了，就是让AI更懂人。”李奇说。
此前，中山市第三人民医院医生向李奇团队反映了一个现实难题：抑郁症患者日趋年轻化，但诊断主要靠量表和经验，患者易隐藏情绪，医生负担重。
面对这个难题，双方展开合作研究，收集了一个科学严谨且标准化的抑郁症数据集，包含43名受测者（其中23名被诊断为抑郁症的患者和20名健康者）。抑郁症患者的年龄在18至60岁之间。抑郁症的诊断标签至少由两名精神专科医生确认。研究人员通过受测者对文本、视频、音频的反应，捕捉其面部表情、语音、音调等多模态数据，通过构建深度学习大模型，将智能辅助诊断抑郁症的水平大大提升。
论文发表不是终点，落地应用才是。目前，李奇团队正在将模型轻量化，力争在一年内可做成手机App投入使用。该产品第一个场景瞄准大学生心理健康筛查。目前许多高校通过量表进行心理测试，但部分学生出于病耻感刻意隐藏真实情绪。用AI客观筛查，有助于早发现、早干预。用户只需对着手机摄像头聊几分钟，App就能给出初步评估结果。
“科研的终点不在实验室，在社会。技术最大的价值，是让需要帮助的人早一点得到帮助。”李奇说。
扎根大湾区沃土
产学研深度融合发展
李奇的科研团队，是长春理工大学中山研究院产学研深度融合的一个缩影。
落地中山5年来，长春理工大学中山研究院聚焦“大光电”学科体系，以光电为特色，融合光、机、电、算、材等多学科力量，深度融入大湾区光电产业链，助力“湾区光谷”建设。
在人才培养方面，研究院已累计培养1000多名研究生。此外，研究院还与香港都会大学联合开设光电工程专业管理硕士项目，培养“技术+管理”复合型光电人才。2024年，研究院获评国家级博士后工作站，并拿到正高级职称自主评审权。
“政策留人、事业留人”，李奇说，“让科研人员看得到职业发展的路径，这是留住人才的关键。”
在产业孵化方面，长理工中山研究院孵化了20多家光电企业，其中吉联光电是典型代表。这家由研究院精密光学薄膜实验室于2021年孵化的企业，仅用不到30人的团队，便成长为激光通信卫星领域头部光学元件供应商之一。公司具备115nm至20μm波长的薄膜制备能力，产品广泛应用于星间通信、激光通信、红外探测等高端领域。
在院企合作方面，研究院与联合光电、弘景光电等龙头企业建立校企联合研发中心，帮助中小企业解决技术瓶颈。同时，该院氢能源材料与低碳创新技术实验室与中山先进低温研究院深度合作，攻关氢能液态存储技术。
“高校有人才、技术优势，大湾区有产业土壤。”李奇说，“我们要做的，就是让两者真正结合起来，让技术走出实验室，走进产业，服务社会。”
采写：南方+记者 杨慧荣
【作者】 杨慧荣
【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端
热门跟贴