机器学习在抑郁症领域的应用

抑郁症患者疾病意识的不足以及早期筛查方法的缺乏导致患者在被诊断时大多已发展至重性抑郁障碍。为改善现状, 近年来机器学习被逐渐应用到抑郁症的早期预测、早期识别、辅助诊断和治疗决策中。在应用中, 机器学习模型准确性的影响因素包括样本集种类及规模、特征工程、算法类型等。建议未来将机器学习进一步融入医疗健康系统及移动应用程序等, 不断优化机器学习模型, 通过充分挖掘患者健康数据来改善抑郁症的预防、识别、诊断和治疗等相关问题。