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心理学家利用机器学习来帮助诊断抑郁症
德克萨斯大学奥斯汀分校的认知神经科学家、心理学教授大卫·施纳尔认为，利用大脑成像技术在抑郁症发作前就能检测出哪些人可能易患抑郁症。
图片来源:David M Schnyer, Peter C. Clasen, Christopher Gonzalez, Christopher G. Beevers
德克萨斯大学奥斯汀分校(UT Austin)的研究人员正在使用德克萨斯高级计算中心的Stampede超级计算机来识别神经成像数据中的模式，这些模式可以预测抑郁症等精神疾病。
他们正在训练一种机器学习算法，该算法可以利用核磁共振成像大脑扫描、基因组数据和其他相关因素，在数百名患者中发现共同特征，为抑郁症和焦虑症患者提供准确的风险预测。
最近的一项研究分析了52名寻求治疗的抑郁症患者和45名健康对照者的大脑数据。“我们输入全脑数据或一个子集，预测疾病分类或任何潜在的行为测量，如负面信息偏见的测量，”德克萨斯大学奥斯汀分校教授大卫·施纳尔说。
德州大学奥斯汀分校的克里斯托弗·比弗斯教授指出:“机器学习的一个好处是……机器学习…应该推广到新的数据。”
从德州高级计算中心
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