神经科学 - 理学士专业 | 理学士荣誉学位 我们的本科生学习健康和患病的大脑如何在细胞和分子水平上运作,以及系统水平上的协同活动如何成为认知的基础。这个跨学科课程涵盖了大脑功能的所有方面,包括:
第1节 - 简介2 1.1任务,视觉和值2 1.2简介2 1.3定义2第2节 - 精神健康需求的筛查4 2.1服务人群4 2.2儿童危机和转诊线(CCRL)(CCRL)(CCRL)和儿童移动危机响应和移动危机响应和稳定团队(CMCR)(CMCR)5第3节3 - 儿童福利评估需求5 3.1识别3.1识别精神健康5 3.1识别3 3.2惯用的心理健康(2 3.2惯用的习惯(2 3.2)(2 3.2)。 High Risk Criteria 6 3.3 When a Child Does Not Have Mental Health Needs 7 3.4 Children in Placement when Screening for Mental Health Needs has not Occurred 7 3.5 After the CSED Waiver Application is Submitted 8 SECTION 4 - REASSESSMENT OF MENTAL HEALTH NEEDS AND SERVICES 8 4.1 Progress Evaluation 8 4.2 Children in Placement and Reassessments of Mental Health Needs and Services 9 4.3 Discharge Planning 10
近年来,人们对人工智能(AI)技术和机器学习(ML)在临床和法医环境中的可能应用已越来越重视。基于知识表示和自动推理(KR&R),模型检查(MC)以及机器(Deep-)学习(ML)的 AI方法已用于开发预测定量模型,例如生物化学反应,人类病理生理学和许多其他领域。 在法医领域,歧视性AI已用于预测侵略风险(Kirchebner等,2020; Gou等,2021; Parmigiani等,2022; Watts et al。,2021),犯罪遗传主义(Tollenaar and van dernaar and van dersense et heijden eftression et heheijden effure Hehijden effure Hehijden effure Hehijden eftists),以及2019年,未来。 2021)。 此外,AI已被用来为量刑,假释,缓刑或预审风险评估的决定提供信息,从而引发了有关公平,问责制和透明度的几个法律和道德问题(Tortora等,2020)。 例如,这些问题是由于发现某些算法包含种族和性别偏见的发现(Barabas等,2018),这一事实可能会被法官和从业者误解和误解,这一事实被法官和从业者误解(Hannah-Moffat,2015年),以及可能促成临时差异(Barabs and Barabs and Barabs and cess and verrab and cy)。 该研究主题旨在介绍有关AI技术在法医心理健康领域的应用,包括有关道德挑战的研究,例如与确保不歧视的需求有关的挑战,“公平过程”,“公平过程”以及决策过程的透明度和理解性的价值。AI方法已用于开发预测定量模型,例如生物化学反应,人类病理生理学和许多其他领域。在法医领域,歧视性AI已用于预测侵略风险(Kirchebner等,2020; Gou等,2021; Parmigiani等,2022; Watts et al。,2021),犯罪遗传主义(Tollenaar and van dernaar and van dersense et heijden eftression et heheijden effure Hehijden effure Hehijden effure Hehijden eftists),以及2019年,未来。 2021)。此外,AI已被用来为量刑,假释,缓刑或预审风险评估的决定提供信息,从而引发了有关公平,问责制和透明度的几个法律和道德问题(Tortora等,2020)。例如,这些问题是由于发现某些算法包含种族和性别偏见的发现(Barabas等,2018),这一事实可能会被法官和从业者误解和误解,这一事实被法官和从业者误解(Hannah-Moffat,2015年),以及可能促成临时差异(Barabs and Barabs and Barabs and cess and verrab and cy)。该研究主题旨在介绍有关AI技术在法医心理健康领域的应用,包括有关道德挑战的研究,例如与确保不歧视的需求有关的挑战,“公平过程”,“公平过程”以及决策过程的透明度和理解性的价值。
在过去的 30 年中,我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究,以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而,尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金,我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此,大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行,而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法,这种方法与潜在的因果关系不相符,临床结果也不佳。在这里,我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据,以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战,进而解决临床结果。首先,我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性,重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次,我们提出了一个以因果为导向的框架,该框架基于两个大型数据集,这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究,这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究,以及全球心智项目,这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后,我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法,以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解,从而能够采取诊断方法和预防解决方案,从根本上解决心理健康挑战。
本期特刊旨在探讨人工智能(AI)在应对心理健康的复杂挑战方面的变革潜力。随着AI方法论的数据和进步的增加,该领域已成为改善精神疾病的诊断,治疗和管理的创新的关键领域。兴趣的兴趣学家包括但不限于以下内容:以下基础:用于诊断和预测自然健康的AI模型的开发和验证,以评估和验证机器人健康,并在心理健康方面进行了自然觉得,并且在自然中进行了自然的研究,计算机化,计算机化,计算机化,计算机化,计算机化,计算机化,计算机化,计算机化。并提供个性化的治疗干预措施。用于使用AI分析治疗结果和长期患者福祉的技术。本期特刊为研究人员,临床医生和技术人员提供了一个跨学科平台,可以在人工智能和心理健康的交集上分享见解和创新。通过将尖端的AI方法与临床实践桥接,我们旨在提高精神卫生保健,以提高精度,可及性和有效性。
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问h t p p://c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y/4。0/。
在这项工作之后,战略部门以两种方式专注于儿童和年轻人。使用与上述相同的方法,在紧急和紧急服务中出现在紧急和紧急服务中的儿童和年轻人。第二件工作的重点是关于《心理健康法案》(MHA)儿童和年轻人(25岁以下)的拘留方式如何随着时间的流逝而变化,以及年龄,性别,种族和剥夺等特征。他们使用MHSD来检查该法案不同部分之间的转换,拘留的长度,重新确定的数量和与家里的距离。
•独特性:设计徽标,在保持凝聚力的视觉标识的同时,清楚地表示每个特定的研究领域。•识别:确保每个徽标易于识别,并且在数字和打印格式中都可以使用。•专业精神:创建一种表达专业和科学信誉感的设计。•多功能性:徽标应适用于各种用途,包括网站,演示文稿和商品。
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以显示预印本(未通过PEER REVIVE的认证)Preprint preprint the本版本持有人于2025年2月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.25322921 doi:medrxiv preprint
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