教師なし機械学習を通じて精神病理学的次元の潜在的疾患因子の定量的表現と治療反応を明らかにする研究 研究背景 精神医学的診断における異質性と併存疾患は一般的であり、これは正確な診断と個別化された治療にとって課題となっています。例えば、自閉症スペクトラム障害（ASD）、注意欠如・多動性障害（ADHD）、強迫性障害（OCD）などの疾患は症状診断において重複することがあり、その共通症状は共有および/または異なる神経メカニズムによって媒介される可能性がありますが、個人レベルでの分類は困難です。高度なベイズモデルと教師なし機械学習技術の適用は、精神病理学的次元と疾患因子の関係を定量化し個別化する分析方法を提供します。 論文情報 著者：趙少玲、呂倩、張戈、張江涛、王合秋、張建民、王美雲、王政 所属機関：中...