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在早期检测精神疾病的过程中，人工智能的应用展现出巨大的潜力。由 Søren Dinesen Østergaard 博士及其团队所开展的一项发表于JAMA上《Machine Learning Model Shows Promise in Early Detection of Serious Mental Illness》的研究探讨了机器学习模型在预测精神疾病诊断转换中的应用。该研究着眼于利用这些模型加速心理健康服务中的风险评估，特别是在精神分裂症和双相情感障碍等严重心理疾病的早期识别中发挥关键作用。
精神分裂症和双相情感障碍等严重精神疾病的诊断通常会经历长时间的延迟。这种延误主要是由于这些疾病在早期阶段的症状复杂多样，难以明确界定，从而导致诊断困难。然而，延迟的诊断可能会导致更差的预后，通过机器学习模型应用于电子健康记录（EHR）数据中，有可能加快这些疾病的早期识别过程。该技术能够动态分析临床数据，从而支持更及时的风险评估和干预。这一研究探讨正是为了找出是否可以通过这种技术手段识别出高风险人群，使其能在重大病症确诊之前得到更早的关注和治疗干预，从而改善疾病的长期病程和患者的总体健康结局。本研究利用机器学习模型对电子健康记录（EHR）中的数据进行分析，以预测精神分裂症和双相情感障碍的诊断转换。研究对象来自丹麦的一个公立精神病服务系统中，他们已经开始接受某种形式的心理健康治疗，但尚未被诊断为严重精神疾病。研究包含了动态预测模型，通过在每次门诊访视前一天进行的预测，更新对患者病情的了解，使得模型能够随着时间的推移更准确地进行预测。具体而言，研究分析了大规模的临床数据集，其中包括临床笔记。这些数据集合在自然的临床环境中获取，没有专门为研究进行数据收集，旨在利用已有的临床信息。文本数据被证明在这一分析中尤其重要，帮助识别了疾病发展的征兆，如症状的表现和病情严重程度。研究着重于利用显性和隐性的临床指标，评估患者演变为严重精神疾病的可能性，以便及早进行干预。
研究结果显示，机器学习模型在早期预测精神分裂症和双相情感障碍的诊断转换中展现了一定的潜力。模型在预测精神分裂症时表现相对优异，这是由于这种疾病的初始表现比较同质化，通常以精神病性发作为主，如妄想、幻听等，这使得预测更为准确。然而，在预测双相情感障碍时，模型的效果稍逊，主要因为该病的表现较为多样，包括严重的狂躁或深度抑郁等不同的临床阶段。研究还发现，包含在电子健康记录中的临床文本数据是特别有价值的。在文本数据中，严重程度的代理指标（如住院细节）、积极症状（如幻听）以及消极症状（如社交退缩）都是重要的预测因素。尽管模型在某些情况下有效，但整体的阳性预测值较低，尚不足以直接应用于临床实践。总的来说，研究显示，尽管利用电子健康记录的机器学习方法拥有早期识别精神疾病的潜力，但实际应用仍需进一步完善和验证。
本研究表明，机器学习模型在早期识别精神分裂症和双相情感障碍方面具有潜力。通过分析电子健康记录中的临床数据，特别是文本数据，研究能够更好地预测这些严重精神疾病的诊断转换。然而，由于当前模型的阳性预测值较低，尚不足以直接应用于临床实践。因此，这些结果更像是一种概念验证，展示了机器学习在这一复杂临床问题上的应用前景。未来的研究需要改进模型的准确性和敏感性，以便最终能支持早期干预和改善患者预后。此外，模型在不同医院间表现出性能差异，表明在实际应用时需要考虑具体环境的差异。注：本公众号仅针对学术文献进行解读，无任何指导及建议
