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Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

EV0320

超越主观评估：多导睡眠监测与深度学习在精神分裂症、双相障碍和重性抑郁障碍鉴别诊断中的应用

BEYOND SUBJECTIVE ASSESSMENT: LEVERAGING POLYSOMNOGRAPHY AND DEEP LEARNING FOR THE DIFFERENTIAL DIAGNOSIS OF SCHIZOPHRENIA, BIPOLAR DISORDER, AND MAJOR DEPRESSIVE DISORDER

研究开发了一种多模态基础模型，将多中心住院患者的多导睡眠监测记录与临床电子记录相结合，旨在将整夜睡眠信号转化为定量心理健康评估、精神疾病辅助诊断及自动生成的睡眠报告。

本研究旨在开发一个基于多导睡眠监测（PSG）和大语言模型的框架，为依赖主观评估的精神疾病鉴别诊断提供一种基于信号的替代方法。海报报告了中国多个中心精神科住院患者睡眠队列中的42,003份PSG记录，以及来自五个公开数据来源站点的119,192份PSG记录（站点1：43,572份；站点2：26,364份；站点3：18,180份；站点4：16,046份；站点5：15,030份），总睡眠时长超过300万小时。多模态PSG输入包括脑电图（EEG）、眼电图（EOG）、肌电图（EMG）、心电图（ECG）、气流和血氧饱和度（SpO2）通道；模型通过双向跨尺度注意力机制（bidirectional cross-scale attention）整合局部生理信号窗口与整夜上下文信息，再将其传入PSG-LLM架构，在同一空间中处理信号词元与临床语言词元。所展示的临床任务包括脑健康评分（海报示例为78/100）、精神障碍风险分层（涵盖心境障碍、焦虑障碍和睡眠障碍分支），以及夜间睡眠指标，包括总睡眠时间（TST）、睡眠效率（SE）、入睡潜伏期（SL）、入睡后清醒时间（WASO）、呼吸暂停低通气指数（AHI）和氧减指数（ODI）。海报还展示了一份由模型生成的临床报告示例：根据持续9个月的进行性健忘、心境低落及睡眠片段化表现，报告提出轻度神经认知障碍的初步诊断印象，并提示可能存在抑郁症，以及阻塞性睡眠呼吸暂停可能对上述表现有所影响。海报的主要成果是建立了一个将整夜PSG记录与全面的临床电子健康记录（EHR）数据相匹配的数据集，并开发了整合式PSG-EHR基础模型与语言智能体框架。海报未提供诊断鉴别的敏感度、特异度或准确率等性能指标，因此无法依据这些数据评估模型的鉴别诊断性能。

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