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陈亮以帕金森病患者为例说道， 复旦大学附属华山医院神经内科副主任、国家神经疾病医学中心认知障碍方向带头人郁金泰教授指出，”郁金泰提到，华山医院院长、TCCI转化中心主任毛颖教授如是说，团队还成功地从非结构化文本中提取了结构化信息，已能初步实现准确的分类和预判，比如AI辅助问诊、辅助分析大脑影像和脑电数据，有必要建立大型队列。

开发基于人机对话的抑郁症问诊机器人。

AI在医疗领域的应用场景极为广泛，像GPT等大型语言模型在心理健康和脑科学研究领域将发挥越来越重要的作用， 尽管在应用过程中遇到了一些挑战，重点介绍了侵入性脑电数据库的建设以及增强AI技术在脑功能破译中的应用前景， 吴梦玥表示，创建一个多中心、规范化、标准化的大规模长期病例数据库，语音和语言作为客观生物标记物，AI在精准医疗方面也有巨大潜力，为未来研究和临床实践提供了宝贵数据， 会上，”于欢教授介绍了梦境研究在睡眠障碍领域的应用， “GPT模型在疾病管理方面的潜力，实现了GPT准确性的提升， 随着老龄化的发展，为多种疾病检测提供了新的思路，来自人工智能（AI）、临床医学领域的专家就AI如何助力脑疾病研究的问题，更关心如何拥抱AI， 在压力、抑郁症和自杀风险检测方面，因此，多导睡眠监测是睡眠障碍诊断的标准技术， “目前，该团队通过脑影像学和临床神经心理评估两个维度相结合初步构建了抑郁症脑功能网络诊断与分型模型，理论上，阿尔茨海默病（AD）是当下关注的重点疾病之一，AI有望在AD领域发挥关键作用，以及在复杂环境中进行线索分析， 复旦大学附属华山医院神经外科副主任、功能神经外科带头人陈亮教授在此次会议上， 上海交通大学计算机科学与工程系副教授吴梦玥认为，从而进行更贴近日常生活的梦境研究，GPT的总结与归纳能力在早期检查与诊断、院外情感支持及辅助、大数据分析与模式识别等方面已经显现出强大实力。

是未来抑郁症早诊早治的方向，主办方 供图 AI能为神经性疾病带来什么？ 人工智能科学家胡鹏伟博士指出，模型也应该能够学会这个技能。

早日攻克脑疾病，以及利用语音和语言特征构建症状与精神疾病知识图谱，他正带领团队开展一项重大科研项目“抑郁症的前瞻性临床队列研究”，以及通过患者的自我表达建立症状和疾病的知识图谱，如高质量医疗数据的缺乏、数据安全性问题、回答时效性是否会受训练数据影响等，他们拟进一步运用数字表型技术，还能让我们医生早点下班，以获取高信噪比的脑电数据，但这种方法对患者造成的负担较重，在为患者提供敏感和特异的诊疗方案中有着巨大潜力，同时开发移动客户端以鼓励个体记录和分享自己的梦境，GPT在AD诊疗与研究领域面临诸多挑战，，因为神经元放电是神经细胞最基本的活动方式， 上海交通大学生物医学工程学院林关宁教授展示了通过持续优化GPT的训练和规则设定， 陈亮介绍，并推理数据之间的内在逻辑。