RESEARCH · SHANDA LYNCIA LAB 灵溪实验室 × TCCI × SMHC

前沿探索
构建心理健康 AI 的 科学基石

盛大灵溪实验室与天桥脑科学研究院(TCCI)、上海市精神卫生中心(SMHC)深度共建。我们致力于通过高质量临床数据集建设、大模型评测基准制定与多模态技术研发,推动基于循证的多模态灵溪心智大模型在精神医学领域的临床转化。

5,000+ 例
一期真实医患问诊对话数据集
16,000 条
LingxiDiag-16K 合成问诊对话
12 类
ICD-10 精神疾病类别覆盖

已发布的核心科研成果

01

LingxiDiagBench 评测基准

首个中文精神科问诊与诊断多智能体评测框架

旨在解决传统评估的主观性与临床模拟缺失问题。核心数据集 LingxiDiag-16K 包含 16,000 条与电子病历(EMR)对齐的合成问诊对话,真实反映 12 类 ICD-10 精神疾病的临床分布。

关键发现
  • LLM 在抑郁/焦虑二分类中准确率高达 92.3%
  • 共病识别准确率仅 43.0%,揭示重要研究方向
  • 12 类鉴别诊断准确率 28.5%,动态问诊挑战显著
  • 咨询质量与诊断准确率仅中度相关
论文标题
LingxiDiagBench: A Multi-Agent Benchmark for Chinese Psychiatric Consultation
发布平台
arXiv 2602.09379
数据集
HuggingFace 公开发布
项目名称
灵溪一期
发表期刊
Nature 合作期刊(npj Mental Health Research)
发布时间
2025年12月02日
数据规模
1,160 例门诊患者音频录音
02

大语言模型精神症状提取研究

基于真实医患对话的 LLM 辅助精神科诊断

基于与上海市精神卫生中心共建的约 5,000 例真实医患问诊对话数据集,探索利用大语言模型识别门诊患者的抑郁与焦虑表现。通过微调 Qwen2-72B-Instruct 模型,显著提升了精神症状提取与诊断分类的准确率。

关键发现
  • 系统整体临床标注识别准确率达 86.9%
  • 焦虑症状识别准确率 74.7%,抑郁症状 77.2%
  • 微调 LLM 显著优于零样本 LLM 和传统 BERT/RoBERTa
  • 抑郁案例以快感缺失和意志力下降为主要标志

进行中:灵溪二期
临床医生AI Standard Patient对练研究及科研转化

在一期语音模态的抑郁/焦虑基础上,横向扩展至视频模态的多病种,精神分裂、躁狂、强迫症等重性精神疾病 打通「教学 → 训练 → 实战」闭环,提升新手临床医生学习质效。

01

升级一:多病种横向扩展

在一期抑郁/焦虑基础上,横向扩展至精神分裂、躁狂、强迫症等重性精神疾病,构建「标准精神科病人」画像与数据集。

02

升级二:多模态数据对齐

引入更高质量的音频与视频模态,探索微表情、声学特征在精神障碍辅助评估中的应用,打通「诊断 + 量表评估 + 心理咨询干预」数据。

03

升级三:基层教学转化

响应上海十四五规划中「社区卫生中心开设心理门诊」的政策方向,为社区全科医生、年轻精神科医生提供「标准来访者 + AI 督导」培训工具。

三大核心业务,构建完整生态

科研、专业赋能与家庭陪伴,三条业务线协同构建心理健康 AI 完整生态。

01

灵溪科研项目

SMHC 深度共建 LingxiDiagBench Nature 合作期刊

与上海市精神卫生中心(SMHC)深度共建。发布中文精神科问诊评测基准 LingxiDiagBench,成果发表于 Nature 合作期刊,推动 AI 的临床转化。

了解详情 →
02

咨询师/医师 + AI

标准来访者模式 陪练打分 · 打榜 · 认证 免登录体验

标准来访者模式:陪练打分、打榜、认证。为心理咨询师与精神科医师提供零风险的系统化演练平台,支持免登录直接体验。

了解详情 →
03

家庭 + AI

AI 家庭心理顾问 循证框架 7×24h 专业陪伴

AI 咨询师 · 专业陪伴。随时倾诉,随时成长。循证框架支撑,7×24h 在线,陪伴有孩家庭的每一位女性。

了解详情 →

三方协同 · 科学背书

实验室、脑科学研究院与临床中心三方协同,为灵溪提供从技术到临床的完整科学背书。

Shanda × Lyncia

盛大灵溪实验室

AI 模型训练与产品落地

TCCI

天桥脑科学研究院

脑科学基础研究与国际学术网络

SMHC

上海市精神卫生中心

医疗级数据共建与临床验证

灵溪心智大模型

通用大模型理解语言,灵溪的模型理解精神世界——听懂语速的迟缓,看见目光的回避,识别症状背后的认知模式。

01 多模态视频+音频
02 端到端视频到语音全双工模型
03 情感因子参与决策
  • 医疗级数据

    5,000+ 例真实医患问诊对话,覆盖 12 类 ICD-10 精神疾病,数据质量以临床标准把关。

  • 全资质

    与顶级精神卫生机构共建,伦理审查与医疗资质完备,是可以进入临床场景的 AI。

  • 模型自训练

    不做通用模型的套壳,全链路自研,在业界开源评测中达到 SOTA。

顶层科学指引,确保学术严谨性

灵溪正在筹建国际最高水平的科学咨询委员会(SAB),目标 5 位国际顶级学者,为灵溪的科研路线图提供顶层学术指引与背书。

精神医学 临床心理学 计算精神病学 AI for Mental Health 公共卫生

开放合作,共建心理健康 AI 生态

医疗机构合作

欢迎精神科医院、心理卫生中心与我们共建临床数据集,参与 RCT 研究设计,共同推动 AI 辅助诊断的临床验证。

高校科研合作

欢迎临床心理学、精神医学、计算精神病学等方向的高校团队与我们开展联合研究,共同发表高水平学术成果。

数据与评测合作

欢迎参与 LingxiDiagBench 评测基准的持续建设,贡献标注数据、评测方案或评测工具,共同推动行业标准的形成。