使用人工智能方法预测精神疾病的临床结果:一个范围审查
Jing Ling Tay1, Kyawt Kyawt Htun2, Kang Sim1,3,4
1West Region, Institute of Mental Health, Buangkok Green Medical Park, 10 Buangkok View, Singapore 539747, Singapore.
人工智能 (AI) 可以通过分析各种患者数据来预测精神疾病的临床结果. 关键预测因素包括人口统计,社会因素,疾病特征,治疗和神经影像发现.
科学领域:
- 精神病学是一个精神病学.
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 精神病症严重影响身体,社会和心理功能.
- 准确预测结果有助于识别患者子组并优化治疗.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 在预测精神病患者临床结果方面的准确性.
- 确定这些结果的关键预测因素.
主要方法:
- 根据PRISMA指南进行范围审查.
- 搜索了七个电子数据库,查找到2024年2月1日之前发表的相关英语文章.
主要成果:
- 包括30篇文章,主要来自西方 (63%) 和亚洲 (37%),最近发表 (83.3%在过去5年).
- 机器学习模型 (例如SVM,随机森林,物流/线性回归) 使用临床,认知和生物数据 (遗传学,神经成像).
- 预测准确性各不相同 (AUC为0.58-0.95),没有一个AI方法始终优于其他方法. 预测因素包括人口统计,社会因素,疾病特征,治疗细节和神经成像异常.
结论:
- 人工智能和机器学习对预测精神病障碍的临床结果充满希望.
- 人工智能模型需要进一步改进,以了解影响结果的变量的复杂相互作用.
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