上海科学家使用AI发明快速“读脑”鉴定吸毒者技术 对戒毒康复人员也有用处
图说：研究机理 采访对象供图
新民晚报讯（记者 郜阳）记者从天桥脑科学研究院（TCCI）了解到，该院研究员，国家精神疾病医学中心、上海市精神卫生中心研究员袁逖飞与斯坦福大学精神病学和行为科学系研究员吴畏的联合团队等，通过构建个体化人脑连接组，使用人工智能（AI）技术揭示了冰毒成瘾者毒瘾的神经生物学机制，发明了一种能够快速“读脑”、鉴定吸毒者，并计算个体化毒瘾严重程度的实用技术。
相关成果近日在线发表于国际权威期刊《细胞报告医学》（Cell Reports Medicine）上。
毒品是健康中国与和谐社会持续面临的严峻挑战。目前最主要的毒品为甲基苯丙胺（俗称：冰毒），吸食后导致极强的精神行为紊乱，可诱发幻觉、冲动行为乃至暴力犯罪，给个人生命健康、家庭经济和社会安定都带来了巨大危害。一旦接触毒品，吸毒将成为“顽疾”，其根本原因在于“毒瘾”是一种异常强大、但表现于主观层面的精神心理活动，难以客观评估、动态捕捉与实时治疗。
袁逖飞介绍，在这项研究中，科研人员首先利用高密度的头皮脑电图技术，通过自动化信号处理及优化算法，对465个神经环路个体化计算其连接强度和神经振荡模式。基于个体的功能连接组学，可以有效区分健康对照组人群和成瘾人群，并鉴定了成瘾大脑中一些具有特异性的神经振荡异常，如左岛叶-右眶额叶的delta振荡、左额中回后部-内侧前额叶皮层的beta振荡等。
“这些发现，有力弥补了现有成瘾影像学研究中神经振荡数据的缺失，也为理解成瘾者脑网络异常提供了新模态的实践证据。”袁逖飞解释。基于这些关键异常环路及功能网络分析，科研人员构建了基于机器学习技术的计算模型，并通过独立数据集证实了其对于个体化毒瘾的识别和预测有效性。该模型在北京、江苏、湖北等省市的人群中都实现了有效验证。
该研究不仅为临床成瘾者提供了重要的诊断策略，也为基于个体化脑环路神经振荡异常的精准脑刺激干预提供了新的思路。“一方面，戒毒康复机构能够采用相应技术，为成瘾康复全程提供动态评估追踪和分级管理，并纳入管理模式作为参考指标；另一方面，个体化脑连接组学的异常不仅是个体化精准脑刺激干预的重要理论依据，也可以作为定制化的药物治疗、心理干预或运动康复计划的直接参考。”袁逖飞说。
下一步，科研人员将实现可穿戴、便携式的脑电采集设备设计，有望为戒毒康复人员实现实时反馈的毒瘾评估，并用于无创脑刺激技术及数字化疗法的反馈。