深度学习模型将视觉扭曲与未来抑郁风险联系起来
一项发表于《科学进展》的研究用深度学习模型分析脑成像数据，发现对面部表情的视觉编码过度依赖先验预期，与青少年日后情绪症状升高相关。研究者先分析IMAGEN队列1332名19岁参与者的fMRI数据，按视觉编码效率分组，低效组情绪症状更高；再构建双通路神经网络，发现概念通路过度调控视觉通路时会把中性面孔误判为愤怒或悲伤，其内部编码与低效脑模式接近。
#情绪
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PsyPost精选AI 评分6868
美国精神医学学会 · Psychiatric News精选AI 评分6262 研究：AI相关精神病多见于首次发作患者
《JAMA Psychiatry》10月7日发表的一项单中心研究显示，AI相关精神病虽总体罕见，但在首次发作精神病患者中更常见。研究者在范德比尔特大学医学中心2022年12月1日至2026年4月15日接受心理卫生服务的215,712名患者中，识别出28例（0.013%）AI精神病，另有28例有AI相关妄想但无生成式AI使用证据；AI精神病组61%处于首次发作，高于后者的29%。多数案例中聊天机器人放大了既有症状（64%）或成为妄想焦点（21%），仅少数作为新症状的催化剂。研究局限包括单中心设计和未获临床验证的评级系统。
University of Florida · Health and Science精选AI 评分6262 用生成式AI问健康问题，与年轻人焦虑抑郁筛查阳性率更高相关
佛罗里达大学研究者Yusen Zhai领衔的一项研究分析了近10万名年轻人的数据，报告用ChatGPT、Claude等生成式AI询问健康问题者，焦虑与抑郁筛查阳性的比值分别高出52%和46%。在控制年龄、种族与族裔、生理性别和社会经济地位后关联仍存在，但研究只显示关联，不能说明使用AI导致焦虑抑郁，或焦虑抑郁者更倾向用AI问健康。数据采集于2023至2024年，作者称这只是早期迹象。
推荐理由：研究为横断面关联分析，数据采集于2023至2024年生成式AI普及早期；原文明确不确立因果，也未说明筛查工具与样本抽样方式。
已经到底了