本发明公开了一种利用人工智能和大数据筛查识别精神病患者的方法,包括步骤:S1,确认精神病的分类;S2,基于精神病的分类,将精神病的诊断分为不同的临床诊断等级;S3,精神病患者样本身份信息数据库的建立,根据采样精神病患者的出生年月、性别、婚姻情况、教育背景、家庭背景、社会关心、职业建立精神病患者身份信息数据库。本发明在建立大数据和神经网络模型等基础上,通过数据采集和标注建立训练数据库训练后,再通过测试数据库的测试核对,确认精神病患者的病情分类和临床诊断等级,能快速分析和筛查精神病患者病情。
导读：研究人员正在探索一个新的医学领域——计算精神病学。该学科利用人工智能，虚拟现实和深度学习技术来诊断和治疗精神疾病。 然而，我们需要更多的研究来了解这些方法对心理健康的长期影响。 虚拟治疗师 深度
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 精神分裂症和痴呆症对大脑功能的影响，竟然有许多相似之处！ 最近一项研究利用机器学习首次发现，41%的精神分裂症患者具有某种痴呆症的症状。 这种疾病名为变异型额颞叶痴呆（简称bvFTD，不同于老年痴呆），是痴呆症的一种，患者在早期会出现性情大变等症状。 要知道，多年以来，众多研究者都认为，精神分裂症和bvFTD截然不同。 甚至纷纷排队“打脸”现代精神病学创始人埃米尔·克雷佩林（Emil Kraepelin）…… 因为克雷佩林在120年曾创立了“早发性
AI应用场景不断被挖掘出来，除了商业场景，AI技术也正在凸显其社会价值。“珍爱生命，远离毒品”人人都听过，却不是人人都能做到，于是，戒毒成了吸毒人员的“痛点”和戒毒所工作人员的“难点”，那么当人工智能作用于戒毒时，又能起到什么帮助呢？本篇文章通过采访相关人专家，分析目前AI戒毒的发展和成效，旨在展现AI戒毒的可行性。
精神病性疾患患者在发病、对治疗的反应和复发方面可以表现出明显的个体间差异，但他们接受的是广泛相似的临床护理。精准精神病学是一种方法，旨在根据不同的临床结果对特定疾病的患者进行分层，并根据他们的个人需求量身定制治疗。目前，仅根据临床评估无法预测精神障碍结果的个体间差异。因此，目前的精神病研究试图通过将临床信息与一系列生物学测量相结合来建立预测结果的模型。在这里，我们回顾了精准精神病学应用于精神病性疾患的最新进展，并考虑了在临床实践中实施这种方法相关的挑战。
核磁共振成像也叫磁共振成像，简称 MRI ，是一种可以对身体内部进行成像，帮助医生诊断疾病的技术。功能性磁共振成像（fMRI ）属于 MRI 的一种，主要用于对大脑的血液流动进行成像，判断大脑的活跃区域。这些看似跟机器学习没什么关系，但其实研究人员已经开始将 MRI 和 fMRI 与机器学习算法结合起来，帮助人们了解大脑对社交场合的反应机制。
几种常见的精神病和神经退行性疾病具有共同的流行病学风险; 然而，它们是否具有共同的病理生理学尚不清楚，是科研工作者的研究重点。作者使用25个全基因组关联研究 (GWAS)结果和LD得分回归，发现精神疾病和神经退行性疾病之间存在八种显著的遗传相关性。作者将GWAS结果与人脑转录组 (n = 888) 和蛋白质组 (n = 722) 进行整合，以鉴定顺式和跨蛋白以及与每种疾病中的多效性或因果（致病）作用一致的蛋白质，为简洁起见称为因果蛋白（致病蛋白），并在每个疾病组中都发现了许多独特且共享的因果蛋白。值得注意的是，神经退行性疾病病因蛋白的30% (42个中的13个) 与精神疾病共享。此外，作者发现精神和神经退行性因果蛋白之间的蛋白质-蛋白质相互作用比偶然预期的多2.6倍。发现的结果共同表明，这些精神和神经退行性疾病具有共同的遗传和分子病理生理学，这对早期治疗和治疗发展具有重要影响。
在美国和世界各地，心理健康问题是一种流行病，给医疗保健系统和社会带来了巨大的负担。迄今为止，仍然缺乏生物标志物和个体化治疗指南。近年来，机器学习（ML）和人工智能（AI）在分析精神病学的神经和行为数据的复杂模式方面越来越受欢迎。我们提供了一个全面的回顾ML方法和应用在精准精神病学。我们认为，以ML为动力的现代技术的进步将在当前对精神疾病的诊断、预后、监测和治疗的实践中创造一个范式转变。我们讨论了精准精神病学的概念和实际挑战，并强调了未来的研究方向。
计算精神病学是一个相对较新但又多产的领域，旨在用关于大脑的正式理论来理解精神疾病，在过去的十年中看到了巨大的增长。尽管一开始很兴奋，但计算精神病学取得的实际进展似乎停滞不前。与此同时，对人脑的了解也得益于颅内神经科学的最新进展。具体来说，侵入性技术，如立体定向脑电图、皮质电图和深部脑刺激，提供了一个独特的机会来精确测量和因果调节的人类大脑中的神经生理活动。在这篇综述中，我们总结了计算精神病学和侵入性电生理学的进展和缺点，并提出它们的结合提出了一个非常有前途的新方向——侵入性计算精神病学。这种方法的价值至少有两方面。首先，它通过提供对神经活动的时空精确描述，推进了我们对心理状态的神经计算的机制理解，这是传统上使用非侵入性技术无法实现的。其次，它提供了一种直接和间接的方法，通过刺激算法定义的神经区域和回路（即算法靶向）来调节大脑状态，从而提供因果和治疗的见解。然后，我们将抑郁症作为一个用例，其中计算和侵入性方法的结合已经显示出了最初的成功。最后，我们概述了这一令人兴奋的新领域的未来发展方向和路线图，并对诸如伦理问题和研究发现的普遍性等问题提出了警告。
趋同的证据表明，抗精神病药物暴露对精神分裂症患者的大脑结构和功能有显著影响，但良好治疗结果的特征仍在很大程度上未知。在这项工作中，我们旨在研究抗精神病治疗如何调节大规模的脑网络，以及纵向变化是否可以跟踪精神病理评分的改善。从上海精神卫生中心招募了34例首发drug-naïve型精神分裂症患者和28例匹配的健康对照。抗精神病药物治疗8周后，对24例患者进行再次扫描。通过系统动态功能连接(dFC)分析，我们调查了精神分裂症相关的dFC在基线时的内在改变，随后进行了一项纵向研究，通过比较基线和随访患者，来检查抗精神病治疗对这些异常的影响。我们进一步进行了结构连通性(SC)关联分析，以研究支撑dFC改变的纵向解剖变化。我们发现，在更强的网络整合为特征的dFC状态的出现中的显著的症状改善相关的增加。此外，症状的减少与一个独特的连接特征中FC可变性的增加相关，特别是在默认模式网络内的连接，以及听觉、认知控制和小脑网络与其他网络之间的连接。此外，我们观察到，治疗后，位于额上回和内侧额叶前部皮层之间的SC减少，表明dFC上正常限制的放松。综上所述，这些发现为将精神分裂症脑网络连接障碍假说从静态扩展到动态提供了新的证据。此外，我们发现的与精神分裂症神经生物学相关的神经影像学标志物可以作为预测抗精神病药物治疗结果的潜在指标。
新的研究表明，人的言语模式可能揭示一个人患精神相关疾病的风险。这一发现可以对患者进行及早的诊断。 确定哪些年轻人会患上精神疾病，这对心理健康专家来说可能是一场猜谜游戏。但是，能够分析人类的言语模式的新
精神疾病包括复杂的认知和情感异常，是最使人衰弱和对了解最少的疾病之一。目前的治疗主要依赖于针对大脑功能(药物)或学习过程(心理治疗)的干预措施。关于这些干预措施如何介导其治疗效果的机制仍不清楚。从20世纪90年代初开始，无创功能神经成像，加上认知神经科学的平行发展，似乎标志着精神病学以神经生物学为基础的诊断和治疗的新时代的到来。然而，尽管进行了30年的神经影像学研究，我们仍然缺乏任何精神疾病的神经生物学解释。同样，功能性神经影像学在临床决策中不起作用。在此，我们对这一僵局提出了批判性评论，并建议该领域如何更好地发展，并提供有影响的神经生物学见解。
研究表明，失匹配负波（MMN）幅度或可作为生物标记，用于预测临床精神病高风险人群的预后状况。其中，高风险--症状未缓解的被试MMN幅度显著偏低。该文由韩国首尔国立大学的Minah Kim等人发表在Schizophrenia Bulletin杂志上。 关键字：精神病 预后 脑电 失匹配负波（MMN） 精神病高风险人群的预后：或转换成真正的精神病，或高风险得以缓解，近些年来高风险到精神病的转换率呈下降趋势，而缓解率呈上升趋势，因此临床上迫切需要一种生物标记可以预测高风险人群的预后情况，从而优化医疗资源，使真正会
摘要 精神分裂症是一种复杂的神经精神综合征，具有不同的遗传、神经生物学和表型特征。目前，没有客观的生物学指标——即生物标志物——用于指导诊断和治疗决策。神经影像学对精神分裂症中的生物标志物的探索提供了良好的方向，因为它可以捕捉分子和细胞疾病靶点或脑回路中的表型变异。这些基于生物标志物的机制或许能直接表征疾病过程的病理生理学基础，因此可以作为真正的中间或代替物。有效的生物标志物可以验证新的治疗目标或途径、预测反应、帮助患者选择治疗、确定治疗方案、并提供个性化治疗。本文讨论了一系列机制上合理的神经影像学生物标志物候选物，包括多巴胺过度活跃、N-甲基-D-天冬氨酸受体功能减弱、海马过度活跃、免疫调节障碍、连接障碍及皮质灰质体积减少。本文主要研究精神分裂症的风险、诊断、目标参与和治疗反应的假定神经影像生物标志物。最后还突出强调了为满足需求的领域，并讨论了推进生物标志物探索的策略。
大数据文摘作品 作者：Mickey 提到迷幻蘑菇（magic mushrooms）和LSD(麦角酸二乙基酰胺)等，人们首先想到的或许是1960年代的嬉皮士，以及娱乐圈的各类丑闻。但是，科学家近期也发现，合适的剂量和使用方法下，这类致幻剂也具有治愈心灵的潜力。 一些较小规模的研究已经显示，致幻剂在治疗抑郁症、上瘾症以及创伤后压力症（post-traumatic stress disorder， PTSD,也称创伤后遗症）等方面有着意想不到的效用。 两个球体显示了人类在使用安慰剂（左）和致幻类药剂（右）时大脑
精神病学领域由于缺乏强大、可靠和有效的生物标志物来帮助客观诊断患者并提供个性化的治疗建议而受到阻碍。在这里，我们回顾并批判性地评估了精神神经科学文献中最有希望的生物标志物的证据，这些生物标志物可用于自闭症谱系障碍、精神分裂症、焦虑症和创伤后应激障碍、重度抑郁症和双相情感障碍以及物质使用障碍。候选生物标志物包括各种神经影像学、遗传、分子和外周检测，目的是确定易感性或疾病的存在，并预测治疗反应或安全性。这篇综述强调了生物标志物验证过程中的一个关键空白。在过去的50年里，巨大的社会投资已经确定了许多候选的生物标志物。然而，迄今为止，这些测量中的绝大多数尚未被证明足够可靠、有效和有用，无法在临床上采用。现在是时候考虑战略投资是否可以打破这一僵局了，把重点放在数量有限的有希望的候选药物上，通过对特定指标的明确测试来推进这一进程。一些有希望用于确定测试的候选者包括N170信号，这是一种使用脑电图测量的与事件相关的脑电位，用于自闭症谱系障碍的亚群识别;纹状体静息状态功能磁共振成像(fMRI)测量，如纹状体连通性指数(SCI)和功能性纹状体异常(FSA)指数，用于预测精神分裂症的治疗反应;误差相关负性(error- related negative, ERN)是一种电生理指标，用于预测首次发作的广泛性焦虑障碍，静息状态和结构脑连接组测量用于预测社交焦虑障碍的治疗反应。替代形式的分类可能有助于概念化和测试潜在的生物标志物。需要开展协作，将遗传学和神经影像学以外的生物系统纳入其中，并且使用移动卫生工具在自然环境中在线远程获取选定的测量值可能会大大推进该领域的发展。为明确界定的目标应用设定具体基准，同时制定适当的筹资和伙伴机制也至关重要。最后，永远不要忘记，要使生物标志物具有可操作性，它需要在个体水平上具有临床预测性，并在临床环境中具有可行性。
大数据文摘作品 编译：小饭盆、姜范波 这是首次在人类身上做测试：通过大脑植入物即提供电脉冲来调节人的感知和行为。由美国军方研究机构，美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助的两个研究小组已经开始对“闭环”的大脑植入物进行初步试验。这种大脑植入物通过算法来检测心理疾病相关的模式。这些设备在没有医生干涉的情况下，可以使大脑恢复到健康状态。 上周在华盛顿召开的神经科学学会（SfN）会议上展示的这项工作，能够提供一种新的用于治疗严重精神疾病的方法来代替当前传统治疗方法。同时，这也会导致棘手的伦理问题，因为这种
背景与假设：多项研究表明，精神病患者的大脑自发活动，包括总低频振幅(total amplitude of low-frequency fluctuation, IFF)、分数低频振幅(fractional amplitude of low-frequency fluctuation, ReHo)和局部一致性(regional homo, ReHo)均发生改变。然而，神经影像学结果显示出高度异质性。因此，我们收集了关于首发精神病(FEP)患者自发性脑活动的现有文献，而长期治疗和慢性疾病的影响很小。
今天，在全球范围，类脑智能和脑技术（BrainTech）的发展都得到了政府和企业的高度重视。类脑技术大致分为四个方面： （1）硬件设计创新。也就是从神经网络的研究里得到启发，发展新型芯片，比如IBM去年公布的TrueNorth芯片。 （2）开发智能机器人。比如美国的Boston Dynamics公司，中国的小i机器人公司都在从事这一类的研发。 （3）脑－机接口技术，即记录、解读脑的电信号，通过脑的信号来控制机器。这类技术的应用价值很高，有望在将来服务于瘫痪的病人，让他们用思维来指挥机器人。 （4）发展
大数据文摘出品 作者：Caleb 疫情还远未散去。 4月6日，根据国务院联防联控机制新闻发布会，3月1日至4月5日，全国累计报告本新冠肺炎感染者176455例，波及29个省份，国家卫健委疾控局副局长、一级巡视员雷正龙表示，总体上呈现出流行范围广，规模性疫情与散发疫情交织的特点。 雷正龙强调，目前，上海市疫情属于高峰期，累计报告新冠感染者超过9万例，发生了较多的社区传播，并外溢到多个省、市，防控形势非常严峻。 也正是因为此，上海仍然在实行居家隔离政策。 在这样的环境下，一些本身有过心理病史的患者很容易会
【AI 科技大本营导读】随着人工智能 (AI) 技术和应用的普及，人们对于 AI 的认识不再只是一种智能机器。近日，麻省理工的研究团队构建了一个有精神病倾向的 AI 智能体，它表现得就像我们人类一样，有着自己情感和人格。通常，我们只能在一些科幻作品中看到这种人工智能体，也见识过人工智能失控的可怕场景，在现实中我们该如何应对并解决可能出现的智能体失控问题呢。
摘要：功能神经影像学的出现为精神分裂症的神经生物学提供了基本的见解。然而，它面临着挑战，最明显的是缺乏临床转化。本文对精神分裂症中功能性神经影像学，特别是功能性磁共振成像（fMRI）的文献进行了全面的回顾和批判性总结。我们首先通过历史视角回顾了精神分裂症和临床高风险阶段的fMRI生物标志物的研究，以及最近的机器学习算法来识别预测神经影像学特征。然后回顾了阴性症状以及神经认知和社会认知缺陷的fMRI研究结果。这些症状和缺陷的功能性神经标志物可能代表了精神分裂症的有希望的治疗靶点。接下来，我们总结了与抗精神病药物、心理治疗和社会心理干预以及神经刺激相关的 fMRI 研究，包括治疗反应和耐药性、治疗机制和治疗靶向。我们还回顾了fMRI和数据驱动方法在剖析精神分裂症异质性方面的效用，以及方法学的考虑和进展。最后，讨论了该领域的局限性和未来研究方向。我们的综述表明，为了使功能磁共振成像在精神分裂症患者的护理中具有临床价值，研究应解决精神分裂症治疗中常规的潜在可操作临床决策，例如应开哪种抗精神病药物或特定患者是否可能具有持续性功能障碍。功能磁共振成像的潜在临床效用受成本和可及性因素的影响，必须权衡。未来对fMRI在治疗反应研究中的效用评估可以考虑包括健康经济学分析。
鉴于最近的努力是为了识别MRI衍生的生物标志物，这可能有助于深入了解病理生理过程，并完善精神疾病的分类。特别是，机器学习模型的准确性可以作为因变量来识别与病理生理学相关的特征。此外，这些方法可能有助于理清精神疾病的维度（在诊断内）和经常重叠（跨诊断）的症状学。我们还指出了一个多视角，它结合了来自不同来源的数据，连接了分子和系统水平的信息。最后，我们总结了最近通过无监督和半监督方法实现数据驱动定义的亚型或疾病实体的努力。后者，混合了无监督和有监督的概念，可能代表了解剖异构类别的一个特别有前途的途径。最后，我们提出了与所综述的方法相关的几个技术和概念方面。特别地，我们讨论了与可能导致不可靠输出的有缺陷的输入数据或分析过程有关的常见缺陷。
文/飞扬 飞扬，生物圈女博士一枚，数说工作室特约撰稿人，关注领域：生物、健康、图像识别、大数据 ---- 机器学习在生物大数据应用的一个例子 前不久，华大基因宣布前CEO王俊“辞职但未离职”，将转战“基因测序+人工智能”领域。 撇开阴谋论和各种传言不谈，让我们把焦点放在科学上——基因测序和人工智能可以擦出怎样的火花？也是在几天前，有一家生物大数据的创业公司出现在媒体和公众的视线中——Deep Genomics。这个公司是干嘛的呢？简单来说就是： 利用机器学习的方法，预测基因组上的变化会对人体的特征/疾病/
虽然在当前，人们对精神分裂症的神经机制有了一定的了解，但是对其神经生物学的异质性仍旧了解甚少，这严重影响了当前对精神分类症神经生物学的不同表征的分析研究。
谷氨酸和多巴胺系统在神经元信号方面发挥着不同的作用，但两者都被认为对精神分裂症的病理生理学有很大贡献。本文作者将这两个信号系统与精神分裂症的病因联系起来进行研究。作者研究了来自尸检、临床、药理学和神经影像学的证据。药理学和临床研究表明这两个通路都与精神分裂症有关，而多巴胺系统的体内成像一致确定精神分裂症中纹状体多巴胺合成和释放能力升高。谷氨酸系统的成像和多巴胺系统在其他方面的研究产生了不太一致的结果，这可能是由于方法学限制和疾病的异质性。越来越多的证据表明，精神分裂症的遗传和环境风险因素是谷氨酸能和多巴胺能功能破坏的基础。然而，虽然遗传影响可能直接导致谷氨酸功能紊乱，但很少有遗传风险直接牵涉到多巴胺系统，这表明多巴胺信号的异常可能主要是由其他因素引起的。作者讨论了这两个系统相互作用的神经回路，以及它们的中断如何导致精神病症状。作者还讨论了现有治疗方法的运作机制，以及最近的研究如何突出了开发新型药物疗法的机会。最后，考虑了该领域尚未解决的问题，包括在精神分裂症中谷氨酸和多巴胺功能的性质方面仍有哪些未知因素，以及在开发新疗法方面需要取得哪些进展。本文发表在World Psychiatry杂志。(可添加微信号siyingyxf或18983979082获取原文及补充材料，另思影提供免费文献下载服务，如需要也可添加此微信号入群，原文也会在群里发布)。
精神疾病是非常普遍的，往往是毁灭性的疾病，对全世界数百万人的生活产生负面影响。尽管它们的病因和诊断异质性长期以来一直对药物的发现提出了挑战，但一种新兴的基于回路的对精神疾病的理解是目前依赖试验和错误的治疗一个重要的替代。在这里，我们回顾了新的和新兴的治疗方法，特别强调了基于脑回路的精确精神病学干预的革命性潜力。本文提出了电路模型的局限性、将精确疗法推向市场的挑战以及克服这些障碍所需的关键进展。
转化神经科学的一个主要目标是识别精神病理学的神经相关因素（“生物标志物”），可用于促进诊断、预后和治疗。这一目标已经导致了对精神病理学症状如何与大规模的大脑系统相关的大量研究。然而，这些努力还没有产生在临床实践中使用的实际生物标志物。这一令人失望的进展的一个原因可能是，许多研究设计关注的重点是增加样本量，而不是在每个个体中收集额外的数据。这一焦点限制了任何一个人的大脑和行为测量的信度和预测效度。由于生物标记物存在于个体的水平上，因此更加关注在个体中验证它们是有必要的。我们认为，从个人内部的大量数据收集中估计出来的个性化模型可以解决这些问题。我们回顾了来自两个迄今为止独立的关于(1)精神病理症状和(2)大脑网络功能磁共振成像测量的个性化模型研究的证据。最后，我们提出了跨两个领域的方法，以改进生物标志物研究。
在医学领域，研究人员和医生正在寻找利用人工智能和机器学习来帮助评估和诊断病人的方式方法。在精神病学领域，通常需要与患者进行对话来做出护理决定，因为沟通有利于病人恢复。
在精神疾病中观察到的异常认知、感知和行为模式被认为是由快速进化的神经过程的复杂相互作用驱动。目前神经成像技术固有的空间和时间分辨率之间的权衡阻碍了对人类体内这些动态过程的理解。最近精神病学研究的一个趋势是使用高时间分辨率成像，特别是脑磁图，通常与复杂的机器学习解码技术相结合。这方面的发展有望对认知现象的时空动力学提供新的见解，包括与精神疾病相关的领域，如奖励和回避学习、记忆和计划。本综述回顾了利用这种提高的时空精度所取得的最新进展，并特别提到了寻求推动对精神病理学的机制理解和实现临床前转化的应用。
美国佛罗里达州立大学生物医学科学系在Annual review of clinical psychology杂志发表文章，综述了事件相关电位（ERP）在临床心理学中的运用。ERPs是对大脑活动的直接测量，可用于临床研究。它们可与连续的个体差异和分类诊断联系，以阐明相关疾病和特征之间的相似性和差异性。ERPs可以与遗传风险相联系，作为发育轨迹和应激反应的调节因子，还可用来识别那些有更高精神病理学风险的人，尤其是当与其他神经和自我报告测量方法结合使用时。ERP可以为精神病理学的发展和风险提供模型。最后，ERP可作为现有和新干预、预防工作的目标。综述表明ERP将在识别、预测、治疗和预防精神障碍方面做出更大的贡献。
社会和职业障碍加剧了精神病和抑郁症的负担。目前我们需要一种风险分层工具来为处于这些疾病风险中的早期阶段的个人提供个性化的功能障碍预防策略。 目的：
背景:抗精神病药物是精神病发作的首选治疗药物，但抗精神病药物治疗反应(AP-R)是不可预测的，只有在治疗数周后才变得清晰。目前还没有AP-R的生物标志物。我们回顾了功能性磁共振成像功能连通性(fMRI-FC)是AP-R的预测因子或可作为精神病AP-R的生物标志物的假设证据。
摘自：华大基因 微信：BGI1999 我们都有说谎的能力，唇齿间的百转千回让我们所接收到的信息的传递和理解充满了不确定。但我们也有确定的事情，比如，我们怎么来的，从哪儿来，我们长什么样，我们的健康如何。 我们怎么来的，基因知道 从生物学角度来说，现代人类来自于同一个物种是比较合理的解释，简单来说是因为不同物种之间有生殖壁垒。 以达尔文为代表的进化论支持者认为人类是从黑猩猩进化来的。约800万年前黑猩猩和人类是一家，后来有一个分支发展成了人，另一支是俾格米黑猩猩和黑猩猩，它们至今仍是最接近人类的动物。那
宾夕法尼亚大学的Raquel E. Gur教授及其研究团队，利用样本量高达9498的费城神经发展队列研究（不同于一般的纵向研究，属于纵向展开但不是同一个被试）数据库（PNC），收集了1601名青年人的脑影像数据，从社会经济地位（socioeconomic status,SES）和创伤性应激事件（ traumatic stressful events ,TSEs）的经历两个方面研究环境对年轻人的心理、行为和脑发育的影响，结果表明低SES（低社会经济地位）和TSEs（创伤性应激事件经历）是影响认知神经发育和脑结构及功能的独立因素，低SES和经历过TSE的青年人具有较早的生理发育和脑发育特征。研究进一步强调了环境因素对神经发育影响的重要性，研究结果发表在JAMA Psychiatry杂志。
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即使你没听说过“盛大游戏”，也一定听说过“传奇”。把风靡一时的网游“传奇”引入中国的陈天桥，是国内网游界当之无愧的元老，马化腾也表示曾将他作为学习的对象。
精神分裂症患者存在认知、情绪和知觉的脑回路异常。有相当多的证据表明，精神分裂症的神经病理学包括丘脑。丘脑是一个关键的皮层下回路中枢，也是一个重要的皮质活动调节器。但丘脑是一个高度异质性的结构，由几个核团组成，各自有着不同的输入和皮质连接。传统的神经影像学方法的局限性和充满争议的尸检脑研究结果，导致学界很难确定精神分裂症的丘脑病理学，即精神分裂症的病理学基础到底是广泛涉及于丘脑还是局限于特定的丘脑皮质回路。静息态功能磁共振成像在了解大规模的大脑功能组织和研究与精神疾病有关的神经回路方面已被证明是非常重要的。本文总结了精神分裂症患者丘脑-皮层功能连接的静息态fMRI研究，特别注意了丘脑-皮质网络功能障碍的发展过程，诊断特异性，和临床相关性。本文发表在Schizophrenia Research杂志。
比较不同群体的研究表明，许多精神疾病都涉及到分散的大规模大脑网络的中断。功能性磁共振成像(fMRI)功能连接技术有望揭示这些中断，提供预后和诊断性生物标志物以及治疗干预的目标。然而，迄今为止，fMRI方法的临床转化进展有限。在这里，我们认为这种有限的转化是由被试间异质性和标准fMRI技术在个体水平上相对较低的可靠性共同驱动的。我们回顾了这些限制的潜在解决方案：使用新的精确fMRI方法，通过使用扩展的数据获取策略，将分析的重点从群体转移到单个个体。我们首先讨论fMRI功能连接方法在提高我们对功能性神经解剖学和精神障碍的理解方面的潜在优势。然后，我们讨论了未来的精确功能磁共振成像领域和从这项工作中获得的发现。我们证明，精确的fMRI可以提高功能连接测量的可靠性，同时显示出对个体差异的高稳定性和敏感性。我们通过讨论这些方法在临床环境中的应用来结束。
今天北京初雪，但没有挡住众多机器人产业界精英对图灵机器人新品发布会的强烈好奇与热情。俞志晨是国内人工智能创业团队里最受关注的新星之一，他对机器人事业的虔诚信仰，从发布会礼品袋里一本厚重的《图灵传》可见
整理 ｜ 褚杏娟 暴雪网易彻底谈崩：网易称其提议蛮横，不符合商业逻辑；滴滴出行 App 上架安卓手机应用市场；特斯拉自动驾驶视频被证实造假：是马斯克要求的；微软否认超万人大裁员：纯属谣言；大厂反腐：去年腾讯 100 余人因触犯高压线被辞退，美团移送司法 107 人；腾讯回应退租朗科办公楼：属于正常调整；库克自愿降薪超 40%；微软计划将 ChatGPT 等 AI 工具整合进公司所有产品；Shopify 开发团队回应弃用 Ruby，改用 Node 重写 CLI 工具；Java 之父称自己代码风格被同事直言
在微博上经常抱怨“去死”，或许会被甄别为抑郁患者。近期，一项“利用社交媒体数据挖掘识别抑郁倾向人群”的研究成果在网络引发热议，来自哈尔滨工业大学的研究人员称，通过构建抑郁倾向识别模型，实验室在新浪微博
在微博上经常抱怨“去死”，或许会被甄别为抑郁患者。 近期，一项“利用社交媒体数据挖掘识别抑郁倾向人群”的研究成果在网络引发热议，来自哈尔滨工业大学的研究人员称，通过构建抑郁倾向识别模型，实验室在新浪微
在微博上经常抱怨“去死”，或许会被甄别为抑郁患者。近期，一项“利用社交媒体数据挖掘识别抑郁倾向人群”的研究成果在网络引发热议，来自哈尔滨工业大学的研究人员称，通过构建抑郁倾向识别模型，实验室在新浪微博近亿用户中识别出几百名重度抑郁症患者，研究结果经医学机构确认准确度可达83%。相关人士表示，这项研究结果或成为抑郁症临床诊断之外的新兴诊断方法。 一 建构预测模型在新浪过亿用户中扫描 该项研究由哈工大“社会网络与数据挖掘”联合实验室与国内社交媒体数据挖掘公司“宏博知微”共同开展。实验室负责人哈工大博
当前生物精神病学的一个紧迫问题是阐明导致主要精神疾病表现的大脑发育模式，其中一个很有价值的范例是对精神分裂症和双向情感障碍风险增加的年轻人研究。精神分裂症和双向情感障碍可由遗传介导，从而使这些疾病患者的后代也成为了高危人群。除了遗传倾向外，父母患有精神疾病也会增加儿童期环境压力，从而进一步增加患精神疾病的风险。确定这些高危后代的精神障碍可能有助于阐明在已确定的疾病中观察到的大脑异常的发育起源，并有助于制定旨在改善或预防精神病的早期检测和干预策略。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 [今日3篇文章] 1.数据中的城市，城市中的数据 2.解密：“女博士”如何领导美帝神秘机构DARPA 3.2014年可穿戴设备之非官方报告 导读：DARPA是美国国
精神分裂症的神经生物学异质性了解甚少，并混淆了当前的分析。我们在一个多机构多种族队列中研究了神经解剖亚型，使用新的半监督机器学习方法，旨在发现与疾病相关的模式，而不是正常的解剖变异。研究人员对307名确诊精神分裂症患者和364名健康对照者进行了结构MRI和临床测量分析。灰质、白质和脑脊液局部体积测量被用来识别独特的和可重复的精神分裂症神经解剖亚型。两种不同的神经解剖亚型被发现。亚型1表现出广泛更低的灰质体积，主要分布于下丘脑、伏隔核、内侧颞叶、内侧前额叶/额叶和岛叶皮质。亚型2显示基底神经节和内囊体积增加，其他脑体积正常。在亚型1中灰质体积与病程呈负相关(r = -0.201, P = 0.016)，而在亚型2中则不相关(r = -0.045, P = 0.652)，这可能暗示了不同的潜在神经病理过程。子类型没有年龄(t = -1.603, df = 305, P = 0.109),性别(df =1χ2 = 0.013,P = 0.910),疾病持续时间(t = -0.167, df = 277, P =0.868),抗精神病剂(t = -0.439, df = 210, P = 0.521),发病年龄(t = -1.355, df = 277, P = 0.177),阳性症状(t =0.249, df = 289, P = 0.803),阴性症状(t = 0.151, df = 289, P= 0.879)或抗精神病类型(卡方= 6.670,df =3, P = 0.083)差异。亚型 1的受教育程度低于亚型2(卡方= 6.389,df = 2, P = 0.041)。总之，我们发现了两种截然不同且高度可再生的神经解剖亚型。亚型1显示与病程相关的广泛体积减少，以及更差的发病前功能。亚型2除基底神经节和内囊较大外，解剖结构稳定正常，不能用抗精神病药剂量解释。这些亚型挑战了脑容量损失是精神分裂症的一个普遍特征的概念，并暗示了不同的病因。它们可以为丰富和分层临床试验和精确诊断提供策略。
摘要：精神分裂症是全球致残的主要原因。目前的药物治疗主要使用一种机制-多巴胺D2受体阻断，但结果往往显示出有限的疗效和耐受性差。这些限制突出了需要更好地了解疾病的病因，以帮助发展替代治疗方法。在这里，我们回顾了最新的荟萃分析和其他关于前驱、首发和慢性精神分裂症的神经生物学研究结果，以及它们与精神病症状的联系，重点是来自精神分裂症患者的影像学证据。这一证据表明，与健康个体相比，区域特异性神经递质改变，包括基底神经节谷氨酸和多巴胺含量较高。我们考虑皮质-丘脑-纹状体-中脑回路的功能障碍如何改变大脑信息处理，从而成为精神病症状的基础。最后，我们讨论了这些发现对开发新的、基于机制的治疗方法和精确医学对精神病症状、阴性症状和认知症状的影响。
这是一项针对抑郁症患者使用抗抑郁药的药物性肝损伤研究，也是一项回顾性研究，于2020年1月发表于Pharmacopsychiatry杂志（IF：4.34）。
场景描述：精神疾病和语言之间，存在着一些微妙的关系，但即便是经验丰富的医生，也不足以完全掌握这一联系。但从数据的角度出发，机器学习算法有望被利用在语言分析中，从那些异常的语言特征中，找到会演变成精神疾病的个体，从而帮助精神健康的建设和预防。
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