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精神分裂症症状的复杂性和异质性对客观诊断提出了挑战，因为客观诊断通常基于行为和临床表现。此外，精神分裂症的界限与其他疾病分类（如躁郁症）并没有精确的界限。及早发现精神分裂症可以实现更有效的治疗，改善患者的生活质量。在过去的几十年里，数百项研究旨在利用脑电图 (EEG) 等技术来确定精神分裂症临床表现的神经生物学机制。EEG 事件相关电位的变化与感觉和认知缺陷有关，并被提议作为精神分裂症的生物标志物。除了有助于更有效的诊断之外，生物标志物对于精神分裂症发病预测和预后也至关重要。然而，任何提议的生物标志物都需要大量的临床研究来证明其有效性和成本效益。在计算神经科学发展的推动下，人们尝试使用脑成像模式识别方法来捕捉脑功能活动的差异，对不同阶段（前驱期、首次发作、慢性）的精神分裂症进行自动分类。人们已经研究了先进的学习技术，并取得了令人欣喜的成果。本综述概述了最近基于机器学习的使用脑电图数据对精神分裂症进行分类的方法，并讨论了它们的潜力和局限性。本综述旨在作为未来开发有效的基于脑电图的模型的起点，这些模型可能预测精神分裂症的发病率、识别精神病转化高风险的受试者或将精神分裂症与其他疾病区分开来，从而促进更有效的早期干预。
基于脑电图的高级学习方法预测精神分裂症：前景与隐患
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