结合人工智能和神经精神病学:用于精确诊断的多模式方法
Mugdha Tendulkar1, Reshma Tendulkar2
1K. J. Somaiya Medical College & Research Centre, Mumbai, India.
Asian journal of psychiatry
|December 23, 2025
概括
人工智能 (AI) 和多式神经成像为诊断神经精神疾病提供了一种新的方法,改善精准医学和患者的治疗结果. 这篇评论探讨了人工智能驱动的诊断模型,以弥合精神病和神经疾病.
科学领域:
- 神经科学和人工智能 人工智能
- 计算精神病学是一种计算精神病学.
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 神经精神疾病影响全球超过30亿人,由于症状持续时间长,缺乏客观生物标志物,造成了严重的诊断挑战.
- 目前用于诊断自闭症谱系障碍和精神分裂症等疾病的诊断方法耗时,往往缺乏定量测量,需要先进的方法.
- 大脑的复杂神经化学调节对平衡至关重要,失衡导致脆弱性和疾病.
研究的目的:
- 探索多式人工智能 (AI) 方法与神经精神病学诊断的融合.
- 分析将人工智能整合到神经精神病学精密医学中的影响和挑战.
- 突出人工智能驱动的多式联络神经成像的跨诊断视角,以改善诊断和治疗.
主要方法:
- 在多式联络神经成像中对神经精神疾病的AI应用进行系统审查.
- 分析神经精神病学范围内的监督,无监督和强化学习模型.
- 人工智能挑战在生物标志物丰富与生物标志物稀缺的神经和精神疾病中的比较.
主要成果:
- 人工智能与多式神经成像技术的整合使得神经精神疾病的个性化诊断和治疗成为可能.
- 人工智能驱动的方法可以弥合精神和神经疾病之间的差距,促进跨诊断的见解.
- 该审查确定了AI在精密神经精神病学中的挑战和未来方向.
结论:
- 人工智能和多式神经成像代表了神经精神病学中对精确诊断模型的范式转变.
- 这种整合有望及时诊断,改善预后,提高患者的生活质量.
- 需要进一步的研究来解决AI特定的挑战,并完善这些先进的诊断工具.
