机器学习提供了对精神疾病的神经生物学和疾病学基础的见解

自从机器学习被引入精神病学研究以来，分类模型在临床诊断中的使用引起了很多关注，但仍然存在实际挑战。同时，利用机器学习来识别神经生物学特征，为精神障碍疾病分类学提供新见解的趋势已经出现。

由 Assist 领导的研究团队。浙江大学心理与行为科学系的陈霁教授在先前的精神病学机器学习研究的基础上总结了几个新方向，并强调了机器学习在为精神障碍提供神经生物学和疾病学见解方面的重要作用。他们的发现作为评论文章发表在《生物精神病学》杂志上。

通过回顾精神障碍机器学习领域的最新趋势，Chen Ji 等人。提出了他们的观点：

(1)机器学习模型的分类准确率可以作为因变量识别与精神障碍病理生理过程密切相关的生物学特征;

(2)分类模型的准确率可用于探索DSM中精神障碍之间的分类关系;和

(3) 半监督和无监督机器学习可用于分析精神疾病的维度(诊断内)和经常重叠(跨诊断)的症状。

为了解决这些方法论观点和应用策略，研究人员在技术层面提出了与输入数据或分析程序相关的常见陷阱，重点关注“垃圾进，垃圾出”的主题。

本研究为筛选精神障碍生物标志物以及解决精神科研究中的诊断异质性和共病问题提供了新的视角。此外，它强调了在使用机器学习识别可靠的生物标志物和探索新的精神障碍分类法之前解决数据采集、模型构建和结果阐述中的潜在问题和陷阱的必要性。

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