通过无监督机器学习揭示精神病理维度的潜在疾病因子的定量表达与治疗反应研究 研究背景 精神病学诊断中的异质性和共病性普遍存在，这对于精确诊断和个体化治疗构成了难题。例如，自闭症谱系障碍（ASD）、注意缺陷/多动障碍（ADHD）和强迫症（OCD）等疾病在症状诊断上常有交集，其共现症状可能由共享和/或不同的神经机制介导，但在个体水平上难以划分归属。高级贝叶斯模型和无监督机器学习技术的应用，为精神病理维度与疾病因子之间的关系提供了一种定量化和个体化的分析方法。 论文信息 作者：赵少玲、吕倩、张戈、张江涛、王合秋、张建民、王美云、王政 所属机构：中国科学院神经科学研究所、北京大学心理学系、河南省人民医院医学影像科、浙江省同德医院（浙江省精神卫生中心） 发表时间及地点：2024年1月2日接受，发表于《N...