精神病学诊断与预测的人工智能方法

尽管精神病学研究了一个世纪，但对这类疾病的诊断仍然具有挑战性，精神治疗或药物治疗对确诊的患者往往无效。鉴于该病的高发病率和社会负担，迫切需要创新的技术来帮助识别高危人群，并提供精确的病情发展预测，有助于早期预防和干预。

目前，人工智能(AI)特别是深度学习已广泛应用于多模态医疗数据的分析。此外，更精确、定量的神经成像数据采集方法也在不断涌现，如用于追踪大脑交叉纤维方向的弥散谱成像、用于检测现实世界中脑电活动的高时间分辨率便携式脑电图(EEG)、用于研究大脑与行为关系的脑机接口(BCI)等。人工智能分析技术与数据采集方法之间的相互作用为更精确地诊断和预测精神障碍提供了前提条件。

AI算法可以用于诊断和分类不同的精神障碍，如自闭症谱系障碍，双相情感障碍，精神分裂症等。研究表明，不同的AI算法和数据模式对这类疾病的分类至关重要，AI可以为病情进展和预后提供更准确的预测。

因此，本课题关注的是来自多维数据集的AI统计函数，对精神疾病个体进行一般化的诊断和预测。它旨在提供一个可访问的理解，为什么这种方法是重要的和有用的未来临床实践，并推进我们对精神障碍的机制和发病机制的理解。

该主题的范围包括人工智能的创新和应用，利用临床和生物学数据对精神疾病患者进行诊断、预测和治疗。我们欢迎提交以下分题目(但不限于):

-AI对精神障碍在临床前、前驱症状、临床和缓解阶段的预测或诊断，包括:

1)抑郁

2)精神分裂症

3)自闭症谱系障碍

4)双相情感障碍

5)注意缺陷多动障碍(ADHD)

6)等

——与精神疾病相关的数据处理AI技术

1)解剖结构、病变或病变亚型/分期的检测或分类

2)生物医学图像分割、重建或融合

3)可解释的AI

4)强化学习

5)自然语言处理

6)半监督和无监督学习算法

7)联邦学习算法