什么是计算精神病学？

没有一个答案稍微了解一点计算精神病学，回答自己不懂的东西就哪怕文献也不看看吗？

如果想了解的话，具体可以看汪小京和他（曾经）的学生最近的一些论文，比如2020年NRN的一个review。我随便说说我的理解，我先声明汪小京的论文我都看不懂，全靠脑补猜测理解的，希望有懂的人补充纠正。

比如汪小京99年论文认为工作记忆是和NMDA很慢的时间常数导致的兴奋性的slow reverberation有关，后面就有研究发现当不存在兴奋性的slow reverberation时，老鼠就无法完成工作记忆任务。

然后小京又把这个理论从应用在全脑的不同水平，他和其他很多人都发现在低级脑区兴奋更小抑制更大时间常数更快，在高级脑区兴奋更大抑制更小时间常数更慢。纵轴的spine的意思好像就是树突上兴奋性的位点？

小京就认为大脑突触的兴奋抑制存在Macroscopic gradients，正是这个gradient，让大脑高级区域和低级区域做的事情不一样，让认知功能能灵活地做很多事情。而这个gradient在阿兹海默症患者中，和正常人不太一样，而因为这个导致了阿兹海默症患者工作记忆更容易被干扰。这就是计算精神病学做的一些事情。

我的理解大致是对精神病的病理机制进行计算建模的科学。

这个领域比较新兴，感觉最大的大佬是Peter Dayan，他是较早开始做生物强化学习模型的。计算精神病学较常用的也是用强化学习模型来拟合病人和正常人的行为数据，从而解释病人是哪个模型参数上出了问题。有一个期刊叫Computational psychiatry，Peter Dayan好像是主编，可以翻翻里面的文章。

另外美国布朗大学的Michael Frank做这一块做的也比较多。他们开始是做工作记忆、决策的认知模型的，后来就把这些模型用到帕金森等疾病的建模上。

前面回答中大佬提到了汪小京，感觉他还是属于经典的计算神经科学一脉，偏重于用神经数据建模，也没怎么做疾病相关的研究。计算精神病学更多源自认知科学和心理学，他们也在用宏观的成像手段，但似乎更多是心理学的用法。

就是搞精神病科研的，搞了点影像学的数据，计算量比较大，就起这么个名字。老名字了，现在都不用了

百度到了两个词条。

计算精神医学：计算精神医学是计算神经科学的一个分支。计算神经科学是以阐明大脑如何使用其电信号和化学信号来表达信息、处理信息的学科。计算神经科学是一种跨领域科学，包含神经科学、认知科学、资讯工程、计算机科学、物理学及数学等。计算精神医学作为计算神经科学的分支，近年已发展成为一个广受国内外精神学界重视的新兴的前沿领域。本书主要内容包括：计算精神医学的背景、现状和需求，计算神经科学的生理基础，精神遗传学计算模型，精神障碍（精神分裂症、心境障碍、孤独症谱系障碍、注意缺陷多动障碍、精神活性物质所致精神障碍）的计算科学。

计算精神病学。该学科利用人工智慧，虚拟现实和深度学习技术来诊断和治疗精神疾病。

看起来有两种叫法，而且两个叫法所指代的研究方向不一样。但个人感觉应该合并。

个人理解。它的实质就是，心理科学终于不再是朴素的经验主义了，而是真的摸到了科学的边，开始真正的科学研究了。

精神药物的研究还算有进展，但之前心理科学理论可以说粗糙和简陋，与现代科学格格不入，可以说是凭研究者自己心理感觉发展的，从体液学说到精神分析，都一个样。

感觉Saki大佬提到的汪小京的文章更多是偏向细胞、神经元层面的，这些因为门槛比较高，恰恰不是计算精神病学的主流。汪在Neuron上关于计算精神病学的综述里，虽然有大量篇幅是介绍自己的"Biologically Based Neural Circuit Models"，但是也有不少的篇幅是讨论了这种模型和行为层面的DDM和PDP模型的关系。

事实上绝大多数自称做计算精神病的人是行为层面的。UCL脑成像中心有专门的计算精神病组，基本上就是做决策神经科学的那一方面。

正式提出Computational psychiarty的文章是2011年的一篇Trends in neuroscience，作者里的P.R.Montagure和Peter Dayan是最早1996/1997年和Schultz提出prediction error与多巴胺神经元之间联系的文章的作者，其中Peter Dayan又是和Watkins一起证明了Q-learning的收敛性。R.J.Dolan也是最早用RL范式和模型在人类被试的研究者。

考虑到作者的研究领域，这篇文章里面有大量的篇幅是讨论RL模型的。另外一篇计算精神病学的高引综述，发表在Nature neuroscience上的，基本上也是RL领域的。

以计算精神病学为名的期刊的主编也是这些人，里面的文章也大都是行为层面的Cognitive model和核磁的一些模型。

来看一下ETH计算精神病课程的内容。链接如下

https://video.ethz.ch/lectures/d-itet/2017/autumn/227-0971-00L/43196f06-e1db-4289-8e8d-79e236434b7c.html?

video.ethz.ch

里面有很多行为的模型，譬如DDM等等，还有DCM。其实是拿其实已经在心理学、行为科学里已经非常成熟的模型来对比健康人群和病人的差异。前面那个nature neuroscience的文章也是用了行为层面的强化学习模型为例子。

用人工智慧等科技手段为伪科学邪教精神病学做爪牙，后果极其危险，堪比《1984》

该学科利用人工智慧，虚拟现实和深度学习技术来诊断和治疗精神疾病。本领域的一些研究人员将关于认知的数学理论应用于从长期观察中挖掘出的数据，以帮助有效诊断和预测认知，而其他研究者则使用虚拟实验来实现对人类行为的纯粹研究。

耶鲁大学的 Sarah Fineburg 最近发表了一项使用计算精神病学研究边缘性人格障碍（BPD）的研究。计算精神病学还可以揭示心理状态特征的语言特征，基于文字使用模式的计算模型将可以预测哪些人有精神病或将会进入精神病。其中，虚拟现实数字技术可用于帮助患者克服创伤性应激障碍的症状，并且可以通过让患者增加自我同情来帮助患者克服抑郁症。

计算精神病学可能会帮助数百万计的人。不过，与涉及大脑的任何事情一样，我们必须小心我们该如何应用这项技术。在尚未精确知道这些治疗方式可以对心灵产生什么影响之前，我们最好先从这些治疗方式的坏处著眼。