机器学习在儿童创伤后应激障碍识别及转归预测中的应用

摘要

创伤后应激障碍(PTSD)会给儿童发展带来负面效应,其影响甚至延续至成年期。然而传统诊断方式难以做到快速、客观、准确的识别和诊断儿童PTSD,机器学习作为一种处理大量变量和数据的新兴方法,逐渐被应用到儿童PTSD的早期预测、识别及辅助诊断等研究中。机器学习凭借其性能、原理等方面的优势,可被应用在儿童PTSD的识别与转归领域。相比自我报告式的诊断,通过机器学习辅助识别和诊断儿童PTSD的过程具有效率高、客观准确、节约资源等独特优势。然而,机器学习也在硬件成本、算法选择和预测准确度等方面存在局限性。未来研究人员需要进一步提高机器学习诊断识别儿童PTSD的准确率,并将机器学习算法同传统诊断方法结合进行更多的探索和应用。