综述梳理AI（人工智能）识别抑郁与焦虑的研究分布：电子病历研究仅占少数
一篇发表于《Cureus》的叙述性综述梳理AI（人工智能）用于识别抑郁和焦虑的研究现状。 摘要引用一项电子健康记录（EHR）AI诊断研究回顾：约99篇文献中35篇涉及心理健康，其中仅6篇使用EHR数据。
该文为摘要级证据，未报告任何检测性能或临床有效性数据。
研究论文原始来源可核对
事实与证据边界
该综述作者包括Fabeha Zafar等，作者机构包括巴基斯坦Dow University of Health Sciences（陶氏健康科学大学）等，发表于Cureus，DOI为10.7759/cureus.56472。 文章称检索PubMed、Google（谷歌） Scholar和Science Direct，属叙述性文献综述，非系统综述或临床试验。
摘要称，一项使用电子健康记录（EHR）结合AI（人工智能）与机器学习技术诊断各类疾病的研究回顾共找到约99篇出版物，其中35篇针对各年龄段精神健康障碍，这35篇中仅6篇使用EHR数据来源。 原文将AI描述为抑郁和焦虑早期识别与干预中的潜在工具，并讨论其优势、局限与未来潜力。 摘要未报告检测准确率、灵敏度、特异度或临床干预效果数据。
分析判断
该综述的价值在于勾勒研究分布，而非证明AI（人工智能）能诊断抑郁或焦虑。 摘要可见的关键信息是：即便在AI医学诊断文献中，真正落到心理健康并使用EHR数据的研究数量很少。 这提示行业讨论中常见的“AI已能识别心理疾病”说法缺乏本综述支持。 综述为叙述性，摘要未披露检索与筛选的完整方法及偏倚评估，只能作为领域概览阅读。
后续观察信号
- 核对原文全文的方法学部分，确认99篇文献回顾的原始出处与纳入标准
- 追踪使用EHR数据的6项心理健康研究的具体成果与局限