機(jī)器學(xué)習(xí)在抑郁癥輔助診斷中的應(yīng)用進(jìn)展

刁云恒，王慧穎，董嬌，朱藝菡，邵秋靜，馮來鵬，王長虹，4

1.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院第二附屬醫(yī)院（河南省精神病醫(yī)院），河南新鄉(xiāng) 453002；2.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院河南省生物精神病學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南新鄉(xiāng) 453002；3.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院第二臨床學(xué)院，河南新鄉(xiāng) 453002；4.河南省心理援助云平臺(tái)及應(yīng)用工程研究中心，河南新鄉(xiāng) 453002

前言

抑郁癥是一種嚴(yán)重影響患者社會(huì)功能的常見精神疾?。?］。世界衛(wèi)生組織調(diào)查發(fā)現(xiàn)在重大經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)疾病中抑郁癥位列第3 位，預(yù)計(jì)將在2030年成為第1位［2］。抑郁癥癥狀多樣、病程較長、復(fù)發(fā)率高且治療效果個(gè)體差異大，其檢測(cè)、診斷經(jīng)常給臨床醫(yī)生帶來挑戰(zhàn)，迫切需要客觀、準(zhǔn)確率高的輔助診斷方法［2］。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種分析多維數(shù)據(jù)的技術(shù)，用于構(gòu)建具有從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)［3］。研究人員可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)復(fù)雜的生物信息學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速且可擴(kuò)展的分析［4］。在精神健康領(lǐng)域中，研究發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合精神健康數(shù)據(jù)可以增進(jìn)對(duì)患者精神狀況的了解，進(jìn)而可以改善患者的預(yù)后［5］。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為3類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)［3］。在有監(jiān)督學(xué)習(xí)中，利用帶有已知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，該模型可以預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，例如基于以往電子郵件的標(biāo)記將新的電子郵件分類為垃圾郵件［6］。無監(jiān)督學(xué)習(xí)利用數(shù)學(xué)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類以提供新的思路，例如網(wǎng)絡(luò)論壇根據(jù)論壇言論自動(dòng)標(biāo)記表達(dá)的主題［7］。相比之下，半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)基于已知標(biāo)簽和未知標(biāo)簽數(shù)據(jù)的組合開發(fā)模型［8］，由于標(biāo)記的數(shù)據(jù)集可能稀少或昂貴，此類技術(shù)可通過使用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)增強(qiáng)監(jiān)督模型。在使用過程中一般采用多種算法進(jìn)行建模，確定最適合特定數(shù)據(jù)集和任務(wù)的具體算法。

本文系統(tǒng)性分析了2015年1月至2021年4月間機(jī)器學(xué)習(xí)在抑郁癥輔助診斷應(yīng)用方面的文獻(xiàn)，重點(diǎn)關(guān)注不同數(shù)據(jù)背景使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)展以及潛在的研究方向。首先，概述文獻(xiàn)的搜索策略與機(jī)器學(xué)習(xí)在該領(lǐng)域的通用研究流程；然后，以機(jī)器學(xué)習(xí)在不同種類的臨床數(shù)據(jù)上的研究對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；最后，探討現(xiàn)有的研究成果，并提出該領(lǐng)域研究的新思路。

1 文獻(xiàn)檢索策略與機(jī)器學(xué)習(xí)流程概述

1.1 文獻(xiàn)檢索策略

本文搜索策略改編自Luo 等［4］的文章。使用關(guān)鍵詞“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“抑郁癥”和“診斷”在數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索以確定相關(guān)文獻(xiàn)。初步檢索結(jié)果為293篇，按標(biāo)準(zhǔn)篩選后剩余75篇（圖1）。

圖1 檢索流程圖Figure 1 Retrieval process

1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)流程概述

1.2.1 數(shù)據(jù)收集本文分析了篩選出的75 篇文章使用的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)在抑郁癥輔助診斷領(lǐng)域使用最多的數(shù)據(jù)是腦影像數(shù)據(jù)，其次是電生理數(shù)據(jù)（圖2A）。在腦影像數(shù)據(jù)中使用最多的特征數(shù)據(jù)來源是磁共振成像（MRI），這可能是因?yàn)镸RI 相對(duì)于其他腦影像數(shù)據(jù)，可獲得的數(shù)據(jù)客觀且多，且相對(duì)于功能性磁共振成像（fMRI）成本較低［9］。在電生理數(shù)據(jù)中應(yīng)用最多的特征來源是腦電圖（EEG），可能是因?yàn)镋EG 相對(duì)于其他電生理數(shù)據(jù)，平衡了數(shù)據(jù)獲取難度和數(shù)據(jù)可信度［10］。

1.2.2 特征工程數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定模型的預(yù)測(cè)效度和泛化能力［11］。在收集數(shù)據(jù)完成后，還需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，如對(duì)缺失值、重復(fù)值、離群值進(jìn)行處理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化［12-13］。如果直接使用原始數(shù)據(jù)，可能會(huì)降低模型效度。數(shù)據(jù)整理后對(duì)其進(jìn)行探索性分析，探索數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)和關(guān)系。根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，利用特征之間的關(guān)系，選擇與因變量關(guān)系最為緊密的自變量作為輸入特征。最后，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分割，創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集。本文通過統(tǒng)計(jì)檢索的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，驗(yàn)證模型使用最多的方法是10倍交叉驗(yàn)證和5倍交叉驗(yàn)證（圖2B）。

1.2.3 模型選擇與訓(xùn)練在檢索結(jié)果文獻(xiàn)中，使用占比最高的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是支持向量機(jī)（SVM）算法（圖2C）。SVM 是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論VC 維（Vapnik-ChervonenkisDimension）理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理基礎(chǔ)上的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它在解決小樣本、非線性和高維模式識(shí)別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)，并在很大程度上克服了“維數(shù)災(zāi)難”和“過學(xué)習(xí)”等問題［14］。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集收集難度大，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)少，導(dǎo)致醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量偏小，而SVM 算法恰恰適合小樣本數(shù)據(jù)集，這也是SVM 在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集中使用頻次高的原因之一。

圖2 機(jī)器學(xué)習(xí)在抑郁癥研究中通用流程Figure 2 General process of machine learning in depression research

1.2.4 模型評(píng)估評(píng)估一個(gè)模型有很多標(biāo)準(zhǔn)，單一標(biāo)準(zhǔn)很難說明模型的優(yōu)劣。對(duì)于分類問題常用評(píng)價(jià)指標(biāo)有準(zhǔn)確率、平均準(zhǔn)確率、對(duì)數(shù)損失函數(shù)、精確率、召回率、曲線下面積（AUC）等，評(píng)價(jià)回歸模型常用指標(biāo)為均方根差、平均絕對(duì)誤差、均方誤差等。

1.2.5 小結(jié)從數(shù)據(jù)收集、特征工程、模型選擇與訓(xùn)練到模型評(píng)估，本文總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)在抑郁癥輔助診斷中應(yīng)用流程（圖3），每一步都有多種處理方法，研究需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和研究目的，選擇最適合的處理方法。建議在流程中的每一步都要嘗試使用多種方法處理，對(duì)比不同方法效果，選擇最適合研究的方法。

圖3 機(jī)器學(xué)習(xí)流程圖Figure 3 Flowchart of machine learning

2 機(jī)器學(xué)習(xí)在抑郁癥輔助診斷中的應(yīng)用

2.1 基于腦影像數(shù)據(jù)的抑郁癥輔助診斷

抑郁癥的腦影像研究主要分為腦結(jié)構(gòu)、腦功能及腦代謝影像研究。腦功能影像研究主要集中于額葉［15-17］、顳葉［18］、杏仁核［19］、扣帶回［20］等處的功能障礙，fMRI 是目前研究腦功能影像的主要工具。近年來，研究者利用抑郁癥患者的腦功能影像做了大量研究［21-26］。其中較為典型的是Bhaumik 等［27］基于左側(cè)后扣帶回皮質(zhì)和右側(cè)背外側(cè)前額皮層的特征，利用SVM算法對(duì)重度抑郁癥患者和健康對(duì)照者進(jìn)行區(qū)分，準(zhǔn)確率為76.1%；同樣是利用SVM 算法，Yan等［28］基于靜息狀態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)連接分析數(shù)據(jù)區(qū)分抑郁癥患者與健康對(duì)照組，準(zhǔn)確率達(dá)到0.991 3。使用同樣的方法，利用不同的特征區(qū)分抑郁癥準(zhǔn)確率大不相同，這提示在抑郁癥輔助診斷的研究過程中特征的選取尤為重要。上述研究主要是集中在利用抑郁癥患者腦功能影像數(shù)據(jù)，選擇左額葉、顳葉、杏仁核、扣帶回等處的功能障礙其中一項(xiàng)或多項(xiàng)作為抑郁癥輔助診斷的特征，研究內(nèi)容差異較小。但是基于抑郁癥患者的腦結(jié)構(gòu)影像和腦代謝影像研究卻較少，目前關(guān)于抑郁癥的腦結(jié)構(gòu)影像學(xué)研究主要集中于額葉、基底節(jié)、扣帶回、海馬及大腦皮層其他腦區(qū)［29］，研究工具常為CT 和MRI 等，腦代謝影像數(shù)據(jù)研究主要集中于海馬區(qū)，前額葉、前顳葉、扣帶回、尾狀核等［30］，研究工具常為PET、磁共振波譜成像及單光子發(fā)射斷層成像等。未來的研究者可以嘗試使用抑郁癥患者的腦結(jié)構(gòu)影像和腦代謝影像數(shù)據(jù)，仿照前者利用腦功能影像數(shù)據(jù)進(jìn)行抑郁癥輔助診斷的研究方法，選擇適當(dāng)?shù)奶卣鬟M(jìn)行研究。除此之外，腦影像大多以圖像為信息的載體，而機(jī)器學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法非常適合圖像數(shù)據(jù)的處理，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有權(quán)值共享、局部區(qū)域連接、降采樣等特點(diǎn)［31］，可以自動(dòng)提取圖像特征進(jìn)行抑郁癥輔助診斷，相對(duì)于前者一些研究特定選擇一些特征，這種方法更加客觀，且可能發(fā)現(xiàn)抑郁癥更多的腦影像生物標(biāo)記物。

2.2 基于電生理數(shù)據(jù)的抑郁癥輔助診斷

近年來，除了利用fMRI輔助診斷抑郁癥外，電生理數(shù)據(jù)輔助抑郁癥的診斷也得到了大量研究［32-33］。腦電信號(hào)具有時(shí)間分辨率高、方便易做等特點(diǎn)，深受研究者青睞［34］。相關(guān)電生理研究主要包括腦電、心電、皮電、胃電、眼電、體溫等［35］。在本文檢索結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，腦電信號(hào)使用頻率最高，包括EEG［36-39］、P300［40］、腦磁圖［41-42］，其次是眼電數(shù)據(jù)，包括眼動(dòng)信號(hào)［43-46］，心電數(shù)據(jù)，包括EDA［47］、睡眠時(shí)心率［48］。在電生理數(shù)據(jù)研究中，目前準(zhǔn)確率最高的是Acharya等［39］利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的模型，該模型利用腦電信號(hào)對(duì)抑郁進(jìn)行識(shí)別，準(zhǔn)確率高達(dá)96%。相對(duì)于其他關(guān)于抑郁癥電生理抑郁癥輔助診斷的研究，Acharya 等研究準(zhǔn)確率高的原因之一可能是因?yàn)檫x用了較為高級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合數(shù)據(jù)量較大的圖像數(shù)據(jù)，提示研究要根據(jù)數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法。眼動(dòng)數(shù)據(jù)和睡眠數(shù)據(jù)是客觀指標(biāo)，相對(duì)于傳統(tǒng)主觀數(shù)據(jù)具有更高的可信度和說服力。研究者通過眼動(dòng)數(shù)據(jù)中的瞳孔大小、注視位置、注視時(shí)間等特征，與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，建立抑郁癥患者預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確率較高，且數(shù)據(jù)獲取相對(duì)成本更低［49］。抑郁癥患者多伴有睡眠障礙［50］。研究表明睡眠期間心率異常與神經(jīng)-心臟調(diào)節(jié)功能受損有關(guān)，這可能為抑郁癥的生理睡眠特征提供新的解釋［51］。這也提示通過睡眠期間心率變化結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)分抑郁癥患者和健康對(duì)照組，是非常新穎且有潛力的一種研究方法。電生理數(shù)據(jù)在臨床上是輔助醫(yī)生診斷的一個(gè)重要指標(biāo)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)與電生理數(shù)據(jù)結(jié)合預(yù)測(cè)抑郁癥患者的準(zhǔn)確率來看，腦電數(shù)據(jù)在機(jī)器學(xué)習(xí)抑郁癥輔助診斷中潛力巨大。本文還發(fā)現(xiàn)研究者選擇合適的新型機(jī)器算法構(gòu)建模型時(shí)，性能會(huì)高于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法［39］，所以選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法建模時(shí)，除了使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法之外，也可以嘗試使用合適的新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法提高模型性能。

2.3 基于組學(xué)數(shù)據(jù)的抑郁癥輔助診斷

隨著測(cè)序技術(shù)的不斷升級(jí)，測(cè)序成本逐漸降低，隨即而來的是組學(xué)數(shù)據(jù)的增加，組學(xué)包括基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、表觀基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)和其他組學(xué)（如脂質(zhì)組學(xué)、宏基因組學(xué)、糖組學(xué)、連接組學(xué)、細(xì)胞組學(xué)，食物組學(xué)等）［52］。有研究者嘗試使用組學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建區(qū)分抑郁癥患者的模型，如Bhak 團(tuán)隊(duì)［53］使用基因組學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，模型區(qū)分抑郁癥患者的準(zhǔn)確率最高達(dá)到92.6%。除了構(gòu)建區(qū)分抑郁癥患者模型之外，也有研究者通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法篩選生物標(biāo)志物，如Dipnall 等［54］利用機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)回歸算法和邏輯回歸算法，在國家健康與營養(yǎng)檢查研究（2009-2010）中確定了與抑郁癥相關(guān)的3 個(gè)關(guān)鍵生物標(biāo)志物，分別是紅細(xì)胞分布寬度、血糖和總膽紅素。 Schultebraucks［55］、Takahashi［56］和Song［57］等利用隨機(jī)森林和SVM 算法從外周血和代謝物中篩選出預(yù)測(cè)診斷最佳特征集。通過總結(jié)基于組學(xué)數(shù)據(jù)的抑郁癥輔助診斷可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)在抑郁癥領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，不僅可以建模進(jìn)行輔助診斷，還可以進(jìn)行篩選生物標(biāo)記物，這對(duì)于數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)維度高、序列化的組學(xué)數(shù)據(jù)來說，是一種較為適合的數(shù)據(jù)分析方法。

2.4 基于行為數(shù)據(jù)的抑郁癥輔助診斷

行為數(shù)據(jù)，如表情和聲音，較其他數(shù)據(jù)更容易解釋。研究者基于視頻［58-59］、音頻［60］、步態(tài)［61］對(duì)抑郁癥進(jìn)行診斷，在數(shù)據(jù)易獲取的基礎(chǔ)上，模型準(zhǔn)確率也較高。研究表明抑郁癥患者在行為和語言特征表達(dá)上與健康對(duì)照顯著不同［62-64］。Mastoras 等［65］利用與打字有關(guān)的特征區(qū)分健康對(duì)照和抑郁癥患者。Herzog等［66］利用社交媒體上用戶生成的文本帖子中提取語言特征，并使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（SVM 和邏輯回歸）將其分類為健康對(duì)照、抑郁和產(chǎn)后抑郁癥，該模型用于抑郁癥內(nèi)容識(shí)別的準(zhǔn)確度為91.7%，而用于產(chǎn)后抑郁癥預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度則高達(dá)86.9%。除此之外，Razavi 等［67］根據(jù)移動(dòng)設(shè)備上撥打和接聽電話的時(shí)間和發(fā)送短信的數(shù)量進(jìn)行區(qū)分抑郁癥患者，他們發(fā)現(xiàn)當(dāng)特征集中加入包括參與者的年齡和性別時(shí)，模型的準(zhǔn)確率會(huì)提高。這提示樣本量大小和準(zhǔn)確率有很大關(guān)系，模型準(zhǔn)確率一般會(huì)隨著樣本量增大而增高。行為數(shù)據(jù)是臨床上評(píng)判抑郁癥患者的重要輔助指標(biāo)［62-63］。通常來說抑郁癥患者表情較為負(fù)面，交流較少［62］。研究者們正是通過抑郁癥患者和正常人行為數(shù)據(jù)的區(qū)別，提取特征，對(duì)抑郁癥患者進(jìn)行輔助診斷。隨著手機(jī)和可穿戴設(shè)備（如智能手表）的普及，行為數(shù)據(jù)的收集越來越方便，研究者們可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過收集特定行為數(shù)據(jù)，對(duì)用戶精神狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估。

2.5 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的抑郁癥輔助診斷

除了使用單一的生理或行為數(shù)據(jù)輔助抑郁癥診斷，也有很多研究嘗試使用多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷［68-72］，如使用音頻、視頻、語言和睡眠數(shù)據(jù)區(qū)分正常人與抑郁癥患者［73］，F(xiàn)1得分（統(tǒng)計(jì)學(xué)中用來衡量二分類模型精確度的一種指標(biāo)，它同時(shí)兼顧了分類模型的精確率和召回率）最高達(dá)到87.7%，基于表達(dá)、聲音和語言（文本）的多模態(tài)輔助診斷重度抑郁癥患者［74-75］，F(xiàn)1 得分最高為83.0%。相對(duì)于單模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)具有更多的特征，能夠更加全面地描述抑郁癥病人的癥狀表現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠提取多模態(tài)數(shù)據(jù)更多深層次的特征，建立更加精確的預(yù)測(cè)模型。但是相對(duì)于單模態(tài)數(shù)據(jù)來說，多模態(tài)數(shù)據(jù)的處理更加困難。Mellem 等［76］使用一種高效、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特征選擇方法，從這些高維數(shù)據(jù)中識(shí)別出最具預(yù)測(cè)性的特征，這種方法優(yōu)化了建模，解釋了3 個(gè)癥狀領(lǐng)域65%～90%的差異，而沒有使用特征選擇方法的差異只有22%，這表明適當(dāng)?shù)奶卣骱Y選對(duì)模型的精度影響很大。盡管多模態(tài)數(shù)據(jù)的使用較為繁雜，但使用多模態(tài)數(shù)據(jù)是未來機(jī)器學(xué)習(xí)在抑郁癥輔助診斷中應(yīng)用的重要趨勢(shì)。

3 總結(jié)與展望

本文旨在系統(tǒng)性分析2015年1月～2021年4月間關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于抑郁癥診斷的文獻(xiàn)，總結(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在臨床抑郁癥診斷實(shí)踐中的應(yīng)用。在抑郁癥診療領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)主要應(yīng)用在抑郁癥的識(shí)別及抑郁癥治療的療效預(yù)測(cè)。在研究使用的數(shù)據(jù)選擇方面，研究者大部分是選擇腦影像數(shù)據(jù)與電生理數(shù)據(jù)做相關(guān)的研究，也有少部分研究者開始嘗試使用組學(xué)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇方面，目前的研究主要還是基于機(jī)器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)算法，如SVM、隨機(jī)森林、決策樹、K 近鄰算法等。

作為一個(gè)新興領(lǐng)域，本領(lǐng)域的研究尚有不足。首先，機(jī)器學(xué)習(xí)在抑郁癥輔助診斷的研究不夠全面，從上述系統(tǒng)分析結(jié)果來看，機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)于抑郁癥的預(yù)后鮮有研究，未來學(xué)者可以嘗試這方面的相關(guān)研究。其次，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì)沒有充分利用。在機(jī)器學(xué)習(xí)輔助診斷應(yīng)用方面，大部分研究集中在優(yōu)化模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率。除了提高模型的性能之外，研究者可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性，對(duì)使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行充分利用，如當(dāng)使用基因組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究時(shí)，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征重要度排行，并對(duì)排行高的特征進(jìn)行生物信息學(xué)分析，探究其生物功能，并尋找新的作用位點(diǎn)、基因和通路。最后，抑郁癥輔助診斷的研究目前大多使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。研究者可以嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域-深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)等。深度學(xué)習(xí)算法較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法特征提取能力更強(qiáng)，在機(jī)器學(xué)習(xí)模型上表現(xiàn)更好，要在適合自己數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，選擇更加新穎、性能更強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

在抑郁癥輔助診斷領(lǐng)域使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)，還有一些需要面臨的挑戰(zhàn)。首先，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)不可避免地受到使用的數(shù)據(jù)集大小以及質(zhì)量的影響。其次，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)需要使用醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集，可能會(huì)威脅到個(gè)人隱私，造成醫(yī)療數(shù)據(jù)泄露以及倫理問題，這需要研究人員、臨床醫(yī)生以及數(shù)據(jù)主人之間有更多的合作共享和協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)，以最大限度地發(fā)揮模型的效用。