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精神病学是一个新兴领域，旨在为精神卫生保健提供个性化的方法。实现此精度的重要策略是减少对预后和治疗反应的不确定性。多变量分析和机器学习用于基于临床数据，例如人口统计学，评估，遗传信息和大脑成像创建结果预测模型。尽管已经将很多重点放在技术创新上，但心理健康的复杂性和多样性的性质给这些模型的成功实施带来了挑战。从这个角度来看，我回顾了精神病学领域的十个挑战，包括需要对现实世界人群进行研究和现实的临床结果定义，以及考虑与治疗相关的因素（例如安慰剂效应和对处方不遵守）的考虑。公平性的验证是当前正在研究的其他关键问题。从基于线性和静态疾病概念的回顾性研究提出了转变，转移到了前瞻性研究，该研究认为情境因素的重要性以及心理健康的动态和复杂性。
精神病学：预测可预测性
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