机器学习与深度学习在精神健康疾病早期检测与管理方面的进展

对于精神健康疾病的早期识别、诊断和治疗，深度学习（DL）和机器学习（ML）的集成正在发挥重要作用。通过评估来自影像、基因和行为评估的复杂数据，这些技术有望显著改善临床结果。然而，它们也带来了独特的数据整合和伦理问题。本综述 reviews了用于精神健康问题早期诊断和治疗的ML和DL方法的发展。它涵盖了各种应用，特别是行为评估、基因和生物标志物分析，以及用于诊断抑郁、双相情感障碍和精神分裂症的医学影像。进一步讨论了疾病进展的预测建模，重点关注风险预测模型和纵向研究的作用。关键发现突出了ML和DL如何提高诊断准确性和治疗结果，同时解决方法论不一致、数据整合挑战和伦理问题。该研究强调建立individualized治疗的实时监测系统、增强数据融合技术以及促进跨学科合作的重要性。未来的研究应聚焦克服这些障碍，以确保ML和DL在精神健康服务中的有价值且伦理的应用。