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机器学习在双相障碍的应用
作者: 周霓、吕洞宾、王凡、马玮亮、洪武
单位:上海交通大学医学院附属精神卫生中心 上海 200030、上海市重性精神病重点实验室
关键词: 机器学习、双相障碍、诊断、预测
分类号:R749.4
出版年·卷·期(页码):2020·46·第 8 期(505-508)
摘要:
双相障碍(bipolar disorder,BD)在全球的患病率约为1%~2%,其特征是情绪不稳定,抑郁和躁狂交替发作[1].目前对BD的诊断仍基于症状学.而在BD治疗中,通常方案要经历长时间反复调整,患者才能接受有效治疗.同时BD具有高复发率特点,随访研究发现45%患者会出现一次以上复发[2-4].因此,BD的诊断与治疗由于具有较强主观性和个体差异,往往导致患者治疗效果不佳,病情迁延.机器学习作为大数据时代背景下的一门新兴学科,结合了多门学科的思想,凭借其对数据的分析和预测能力,为临床诊断、治疗方案选择及预后判断等提供了新方法、新思路.
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