科学家识别预测精神病的工作流程算法

马克斯·普朗克精神病学研究所(Max Planck Institute of Psychiatry)的科学家们在Nikolaos Koutsouleris的带领下，将精神病学评估与分析临床和生物学数据的机器学习模型相结合。虽然精神病学家对疾病的正面结果做出了非常准确的预测，但他们可能低估了导致复发的不良病例的频率。算法模式识别帮助医生更好地预测疾病的病程。

研究结果表明，人工智能和人类智能的结合优化了对精神疾病的预测。“这种算法使我们能够提高对精神病的预防，特别是在年轻患者高危人群或正在出现抑郁症的人群，并以更有针对性、更及时的方式进行干预。”Koutsouleris解释道。

算法不替代治疗医学专家;相反，它协助决策制定，并提供关于是否以个人进行进一步考试的建议。使用算法，从业者可以在需要治疗干预的患者的早期阶段和那些没有的人识别。“我们研究的结果可以帮助推动临床验证的互动和互动过程，并改善现实世界筛选服务中的预后工具，”Koutsouleris总结道。

这项研究发表在贾马精神病学。

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