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机器学习 (ML) 为心理健康从业者提供了独特而强大的工具，以改善基于证据的心理干预和诊断。事实上，通过检测和分析不同的生物信号，可以区分典型和非典型功能，并在心理健康护理的所有阶段实现高度个性化。这篇叙述性评论旨在全面概述如何使用 ML 算法从生物信号推断心理状态。之后，将说明它们如何用于心理健康临床活动和研究的关键示例。将提供通常用于推断认知和情感相关性的生物信号（例如 EEG 和 ECG）的描述，以及它们在诊断精准医学、情感计算和脑机接口中的应用。然后，内容将重点介绍与应用于心理健康和生物信号分析的 ML 相关的挑战和研究问题，指出与 AI 在医学/心理健康领域广泛应用相关的优势和可能的缺点。心理健康研究与机器学习数据科学的融合将促进向个性化和有效医疗的转变，而要做到这一点，重要的是心理学/医学学科/医疗保健专业人员的研究人员和数据科学家都对当前研究有共同的背景和愿景。
机器学习在心理健康生物信号处理中的应用
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