现在一般怎么筛查抑郁症？
目前医学界最常用的是心理学量表。主要有他评量表和自评量表。
他评量表如汉密尔顿抑郁量表、贝克抑郁问卷等；自评量表如抑郁症筛查量表、16项抑郁症状快速检查自评量表等。另有其他治疗类量表，评估病人药物耐受性等，如药物依从性评定量表、患者依从性问卷、自杀意念修正量表等。
通过量表对抑郁症症状进行勾勒，高级医师凭经验进行诊断。由于抑郁症是精神疾病。精神疾病的分类是现象学分类，不是基于病理、生理学。所以对评估者的专业知识和临床经验有较高要求。
科研人员试图用人工智能等新技术减轻抑郁症筛查负担。
有学者提出通过微表情和语音监测技术进行抑郁症筛查。心理学界定义的多个人脸动作单元，目前已有18个典型微表情用于抑郁症的智能筛查工作。同时结合语音技术，通过分析语音分贝、语调、语速、敏感词汇、负性词汇、频发词汇等进行情绪判断。机器学习之后，对抑郁症的筛查的准确率达到98%；按健康、轻度、重度进行分类的话，准确率达到了79.2%。
另有中科院心理研究所在研究脑成像大数据。因为抑郁症是大脑环路问题。有可能通过一种磁共振扫描的手段，来实施的测量患者的大脑的结构和功能，那我们就期待未来通过这个手段一个患者来了一扫描我们就知道她真的是抑郁症。脑影像显示的异常模式信息也许可以成为疾病诊断与治疗的一种手段，对这个大数据进行分析，发现抑郁症患者的一些大脑网络异常模式。需要建立大样本数据库对比筛查抑郁症患者与正常人的脑影像，单单数据收集，一是万里长征。无论如何，努力仍在进行中。
血液科学家们试图找到一种分子手段，打破依靠量表的诊断方式。更准确的进行抑郁症诊断。
黄超兰团队将蛋白质作为标志物去诊断抑郁症。通过对健康人、连续复发的抑郁症患者、双相（情感）障碍患者三类人群的血浆样本，进行质谱测序，分析血液中的蛋白谱特征，找出抑郁症患者的特性，进而进行抑郁症诊断。
黄超兰表示，这种诊断，是本团队首创，是目前最领先的，基于芯片技术。该方法能够从一颗细胞里头鉴定超过个蛋白，没有任何一家实验室鉴定一颗细胞的蛋白量比该技术多。临床的诊断上已经有一个非常好的运用，可以精确的诊断是否得了抑郁症，是单向抑郁症还是双相抑郁症。蛋白质组学对抑郁症的贡献，令人惊喜。
希望新技术、新科技的应用，能给抑郁症诊断和治疗带来飞跃。