MentalHealthAI：利用个人健康设备数据优化精神科治疗

精神健康障碍仍是现代医疗中的重大挑战，其诊断与治疗常依赖患者的主观描述与既往病史。为解决此问题，我们提出了一种个性化精神健康追踪与情绪预测系统，利用个人健康设备采集的生理数据。我们的系统采用去中心化学习机制，结合迁移学习与联邦机器学习概念并运用智能合约，使数据保留在用户设备上，从而以隐私感知且可问责的方式有效追踪精神健康状况，辅助精神科治疗与管理。我们使用一个流行的精神健康数据集评估模型，取得了有前景的结果。通过互联健康系统与机器学习模型，我们的方法为精神科医生在传统门诊之外深入了解患者精神健康这一挑战提供了新颖解决方案。