科技日报记者 何沛苁
精神障碍疾病影响全球近十亿人，但精神科医生严重短缺，诊疗高度依赖个人经验，标准化难度大。对此，首都医科大学附属北京安定医院王刚教授团队与上海交通大学金成教授团队合作，成功开发精神医学垂直大模型PsychFound，并同步推出国内首个精神科AI临床评测基准PsychBench，填补了该领域AI缺乏统一评价标准的空白。相关研究4月27日发表于《自然·机器智能》（Nature Machine Intelligence）。
研究团队基于4000万token的专业语料和6万余例国内真实精神科住院患者住院病历数据，采用强化学习技术，并集成药物监测与基因检测等辅助工具，打造出参数仅70亿的PsychFound。其综合性能显著优于GPT-4、DeepSeek-R1等多个超大规模通用模型，临床推理水平已与主治医师相当，且能有效识别临床中易被忽视的细微风险。
随机对照研究中，在PsychFound的辅助下，住院医师在诊断准确率上达到了72%，显著高于无辅助对照组的41%；选药准确率提升10%，且方案更加符合医学指南；单份病历撰写时间缩短约40%，有效减轻了医师的文书负担与认知负荷；在安全性层面，模型生成的用药建议83%可直接适配临床场景，全程无违背诊疗指南、高危用药失误等风险。
据介绍，这是国内首个依托大规模本土真实病历、覆盖精神科诊疗全流程的垂直大模型研究，为提升精神科诊疗的一致性与效率提供了可靠的中国方案。
（受访者供图）
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