Подходы машинного обучения в клинической психологии и психиатрии

Подходы машинного обучения в клинической психологии и психиатрии направлены на обучение статистических функций на многомерных наборах данных для получения обобщаемых прогнозов в отношении отдельных людей. Цель этого обзора — доступно объяснить, почему данный подход важен для будущей практики, учитывая его потенциал для совершенствования решений, связанных с диагностикой, прогнозированием и лечением психических расстройств на основе клинических и биологических данных. В связи с этим критически рассматриваются ограничения современных статистических подходов, используемых в исследованиях психического здоровья, и приводится введение в основные методы машинного обучения, применяемые в клинических исследованиях. Далее представлен выборочный обзор литературы, призванный подтвердить полезность методов машинного обучения и продемонстрировать их потенциальные возможности. С учётом многообещающих первых результатов рассматриваются существующие ограничения подходов машинного обучения и обозначаются условия их будущего внедрения в клиническую практику.