最近在《科学报告》上发表的一项研究利用机器学习算法使用神经影像数据对重度抑郁症（MDD）进行分类。研究人员旨在确定MDD诊断和治疗的可靠生物标志物。
MDD是一种常见的心理健康状况，对社会产生重大影响。它与自杀风险增加和生活质量降低相关。早期诊断和治疗对于预防加速脑衰老和治疗抵抗至关重要。
传统上，MDD的诊断依赖于自我报告的症状，这有可能导致误诊风险。共病和症状重叠进一步增加了准确诊断和有效治疗的复杂性。
先进的神经影像技术，如磁共振成像（MRI），使得人们可以研究与MDD相关的大脑皮层和皮质下变化。然而，小效应量和群体水平分析限制了它们在临床应用中的使用。
该研究包括来自多个队列的MDD患者和健康对照。研究人员利用支持向量机和逻辑回归等机器学习算法，根据从MRI扫描中提取的皮层和皮质下特征对个体进行分类。
结果显示，机器学习模型在区分MDD患者和健康个体方面的能力有限。当数据按年龄和性别分割时，平衡准确率最高约为62%，按研究地点分割时约为51%。数据协调技术并未显著提高模型的性能。
这些发现表明，常见的机器学习算法在应用于脑结构数据时无法可靠地诊断MDD。研究人员强调需要进一步的研究，探索可能提供更好性能的更复杂的算法。
这些结果强调了MDD诊断的复杂性，以及除了神经影像数据之外考虑多个因素的重要性。改进的诊断工具和生物标志物对于早期干预和个体化治疗重度抑郁症的人群至关重要。
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