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和诊断已经看到了显着的增长。这项研究调查了使用AI来促进早期医学疾病诊断并增强我们对疾病进展的理解，尤其是在精神疾病领域。主要目的是探索和使用各种AI算法来识别与精神疾病相关的生物标志物。数据和方法涉及将各种算法应用于对精神疾病进行分类的应用，并对其准确性进行了细致的比较。此外，基于这些算法开发了模型，旨在优化诊断精度。结果表明，数据集的70％精度显着，突出了深度学习方法在处理广泛的数据集中的功效。这些发现强调了临床数据集中深度学习的潜力及其在对心理健康问题的未来发现中的应用。尽管深度学习的表现值得称赞，但批评仍然对其在开发和评估阶段的责任制仍然存在。AI在检测精神病疾病方面取得了长足的进步，但本研究确定了改善基于AI的应用的领域。值得注意的是，由于其对均质数据集的分析，当前模型的可推广性有限，这促使人们考虑了未来的方法，包括迁移学习，多视图学习和整体学习，以处理多样化和广泛的精神病疾病数据集。关键字：人工智能，诊断，机器学习，管理，精神疾病，精神疾病。
生物学和生物医学杂志精神疾病
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