2024年3月2-3日，由国际电气电子工程师学会（IEEE）主办的2024年第三届IEEE微纳国际会议——用于AI、医疗保健和机器人的传感器（IEEE NSENS 2024）在深圳召开，来自全球数百名科学家、研究人员和工业界人士现场参会。

在本届会议上，我院赵玉良团队在抑郁症的智能医疗检测领域取得重要突破。标志性成果”Exploring depression detection in Parkinson’s disease through advanced eye tracking and deep learning”(通过先进的眼动追踪技术与深度学习探究帕金森患者抑郁症的诊断方法)荣获IEEE-NSENS 2024最佳论文奖（IEEE NSENS 2024 Best Paper Award）。

该工作致力于解耦帕金森与抑郁症，并提出了有效的智能识别方法来检测抑郁症。中国帕金森患者在2022年达到300万人，预计2030年这个数字将达到500万。帕金森患者面临着昂贵的康复费用，长期的心理压力等问题，导致帕金森患者比正常人更加易患抑郁症，并且不易康复。当抑郁症与帕金森症状耦合时，人工智能中传统的的抑郁症诊断方法变得并不适用。赵玉良团队根据观察发现对话中的眼动数据可以在排除帕金森症状影响的情况下提取出有效特征识别抑郁症。通过与秦皇岛市第一医院合作，赵玉良团队采用先进的人工智能技术提取眼动数据中的有效特征完成对于抑郁症的高效识别。

博士生李建在最佳论文评选答辩现场