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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
將先進的神經影像學與網路科學和機器學習中的新穎計算方法相結合，可以對正常和異常大腦的結構和功能進行越來越有意義的描述，從而極大地促進我們將精神疾病理解為迴路功能障礙。儘管在精神科護理方面具有顯著潛力，但這種方法尚未超出研究範圍，並擴展到任何臨床有用的應用。在這裡，我們回顧了使用網路模型和機器學習方法進行神經影像資料研究的當前進展，重點關注它們在提供臨床翻譯框架方面的前景。我們討論了這些方法對精神病治療的 3 個潛在貢獻：1）超越當前診斷界限更好地理解精神病理學；2） 個體化預測治療反應和預後； 3）指導新型乾預措施發展的正式理論。最後，我們強調了當前的障礙，並概述了機器學習和網路建模方法的應用應如何加速其對臨床有用工具的潛在轉變的前瞻性觀點。