怎样具体用代码来实现这一系统呢

具体实现一个基于终身学习的抑郁症辅助诊断系统需要以下步骤：

1. 收集抑郁症患者的数据，比如病历、心理评估、生理指标等等。同时需要收集一些对照组数据，以便进行对比和分析。

2. 构建一个深度学习模型，比如基于自然语言处理的文本分类模型或基于图像处理的图像分类模型。这个模型需要具备能够不断学习和更新的能力，可以使用一些增量学习或在线学习的方法。

3. 使用深度学习框架，比如PyTorch或TensorFlow，搭建模型的训练和测试流程。在每次训练中，使用收集到的数据来更新模型，同时记录模型的准确率和其他性能指标。

4. 将模型集成到一个交互式界面中，比如基于Web的应用程序或命令行程序。用户可以通过这个界面输入数据，比如患者的病历或心理评估问卷，然后系统会自动进行分类和诊断，输出分析结果和建议。

5. 随着时间的推移，收集更多的数据并不断更新模型。可以使用一些自适应学习或遗忘学习的方法，避免模型出现过拟合或遗忘问题。

下面是一个简单的基于PyTorch的示例代码，用于训练一个文本分类模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import pandas as pd

class Classifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Classifier, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

def train_model(model, optimizer, criterion, num_epochs, train_loader):
    for epoch in range(num_epochs):
        epoch_loss = 0.0
        for batch, labels in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(batch)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            epoch_loss += loss.item()
        print('Epoch %d Loss: %.4f' % (epoch+1, epoch_loss))

if __name__ == '__main__':
    # Load data
    data = pd.read_csv('data.csv')
    train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=2022)
    test_data = data.drop(train_data.index)
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)

    # Define model
    model = Classifier(input_size=10, hidden_size=5, output_size=2)
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # Train model
    train_model(model, optimizer, criterion, num_epochs=10, train_loader=train_loader)

    # Save model
    torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

这个示例代码使用了一个简单的文本分类模型，使用随机梯度下降优化器进行训练，并将模型参数保存到文件中。在实际应用中，需要根据具体的数据和场景进行修改和扩展。