计算精神病学:抑郁症研究和临床应用的新视角

R395; 抑郁症是一种复杂而异质的精神疾病,给全球带来沉重的疾病负担.尽管基于症状学的诊断方法已被广泛应用于各领域,但这种方法并不利于病理机制的探讨.另外,该诊断方法预测效度较低,导致其难以准确评估和比较各种治疗方案的疗效.计算精神病学方法则能通过理论驱动和数据驱动两种互补的方法解决上述问题,从而提高对抑郁症的认识、预防和治疗.理论驱动方法基于经验知识或假设,利用计算建模方法对数据进行多水平分析;数据驱动方法则基于机器学习算法分析高维数据,提高抑郁症诊断和预测的准确性,进而提高治疗的精准度.理论驱动和数据驱动方法的发展与结合,以及人才和资源的整合,将会更有效地推进抑郁症的防治....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	心理科学进展 2020, Vol.28 (1), p.111-127
Hauptverfasser:	区健新, 吴寅, 刘金婷, 李红
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	R395; 抑郁症是一种复杂而异质的精神疾病,给全球带来沉重的疾病负担.尽管基于症状学的诊断方法已被广泛应用于各领域,但这种方法并不利于病理机制的探讨.另外,该诊断方法预测效度较低,导致其难以准确评估和比较各种治疗方案的疗效.计算精神病学方法则能通过理论驱动和数据驱动两种互补的方法解决上述问题,从而提高对抑郁症的认识、预防和治疗.理论驱动方法基于经验知识或假设,利用计算建模方法对数据进行多水平分析;数据驱动方法则基于机器学习算法分析高维数据,提高抑郁症诊断和预测的准确性,进而提高治疗的精准度.理论驱动和数据驱动方法的发展与结合,以及人才和资源的整合,将会更有效地推进抑郁症的防治.
ISSN:	1671-3710
DOI:	10.3724/SP.J.1042.2020.00111