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抑郁的人工智能学者的生存策略
一、引言作为在大学从事人工智能 (AI) 研究的人，你与企业 AI 研究巨头（如 Googe DeepMind、OpenAI 和 Meta AI）建立了复杂的关系。每当你看到其中一篇论文，它训练某种巨大的神经网络模型来做一些你甚至不确定神经网络是否可以做的事情，毫无疑问地推动了最先进的技术并重新配置了你对可能性的看法，你就会感到矛盾。一方面：这非常令人印象深刻。你推动人工智能向前发展，真是太好了。另一方面：我们怎么可能跟上？作为一名人工智能学者，领导一个实验室，里面有几名博士生和（如果你幸运的话）一些博士后研究员，也许你的实验室里有几十个图形处理单元 (GPU)，这种研究根本无法进行。需要明确的是，情况并非总是如此。就在十年前，如果你有一台不错的台式电脑和互联网连接，你就拥有了与最优秀的研究人员竞争所需的一切。开创性的论文通常是由一两个人撰写的，他们在常规工作站上运行所有实验。指出这一点对于过去十年内进入研究领域、需要大量计算资源的人来说尤其有用。如果我们从深度学习 [ 9 ] 中学到了一件事，那就是扩展是有效的。从 ImageNet [ 19 ] 竞赛及其各届获奖者到 ChatGPT、Gato [ 17 ] 以及最近的 GPT-4 [ 1 ]，我们已经看到，更多的数据和更多的计算可以产生更好的定量结果，甚至通常是更好的定性结果。（当你读到这篇文章时，那份最近的人工智能里程碑列表可能已经过时了。）当然，学习算法和网络架构也有所改进，但这些改进主要在大规模实验的背景下有用。 （Sutton 谈到了“苦药丸”，指的是当有更多计算可用时，扩展性好的简单方法总能获胜 [ 22 ]。）如今，学术研究人员无法实现这种规模。据我们所知，普通研究人员可用的计算量与保持竞争力所需的计算量之间的差距每年都在扩大。这在很大程度上解释了许多学术界的人工智能研究人员对这些公司的不满。健康
血糖水平对抑郁和焦虑的影响
血糖水平对抑郁和焦虑的影响一直怀疑我们的饮食与心理健康之间可能存在密切的关系。现在，有更多的证据表明我们的血糖水平可能会对我们患抑郁症和焦虑的风险产生重大影响。不受控制的血糖已被证明会增加一般人群和患有糖尿病患者的焦虑和抑郁等情绪障碍的风险。随着时间的流逝，不良血糖调节可以反映某些心理健康症状，例如烦躁，焦虑和增加的忧虑，以及影响大脑使用葡萄糖作为其主要燃料来源的愿望。•研究表明，添加糖或食物的饮食量很高，最终升高血糖与抑郁症和几年后的心理健康症状有关。•过量的糖摄入可能导致体内炎症（与较高的抑郁症风险相关），这与高葡萄糖水平（或失调）不同，这会影响激素中的波动。
psilocybin对治疗抑郁症状的功效
对436名参与者（228名女性参与者）的荟萃分析，平均年龄在36-60岁中，其中7个包括研究表明，psilocybin（Hedges'G = 0.66，95％置信区间（CI）0.46至0.46至0.86，p <0.001）对抑郁症的变化与比较量表的变化有关。 Exploratory subgroup analyses and metaregressions indicated that having secondary depression (Hedges' g=0.88, 95% CI 0.42 to 1.33), being assessed with self-report depression scales such as the Beck depression inventory (0.88, 0.42 to 1.33), and older age and previous use of psychedelics (metaregression coefficient 0.13, 95% CI 0.02 to 0.23 and 6.00，2.48至9.53）与症状的改善相关。 所有研究都有中等的偏见风险，但是基线度量的变化与较低的异质性和统计学上的小型研究偏见风险相关，从而导致循证评级的适度确定性。对436名参与者（228名女性参与者）的荟萃分析，平均年龄在36-60岁中，其中7个包括研究表明，psilocybin（Hedges'G = 0.66，95％置信区间（CI）0.46至0.46至0.86，p <0.001）对抑郁症的变化与比较量表的变化有关。Exploratory subgroup analyses and metaregressions indicated that having secondary depression (Hedges' g=0.88, 95% CI 0.42 to 1.33), being assessed with self-report depression scales such as the Beck depression inventory (0.88, 0.42 to 1.33), and older age and previous use of psychedelics (metaregression coefficient 0.13, 95% CI 0.02 to 0.23 and 6.00，2.48至9.53）与症状的改善相关。所有研究都有中等的偏见风险，但是基线度量的变化与较低的异质性和统计学上的小型研究偏见风险相关，从而导致循证评级的适度确定性。
国家供应指南单极抑郁
作为跨主题，结构化搜索高质量系统概述的来源，以下机构基于其基于证据的方法，其高报告质量，其科学独立性，对研究档案的进一步见解以及必要时的进一步见解，他们对德语或选择的欧洲供应环境：
爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）
关于爱丁堡产后抑郁量表 研究表明，至少有 10% 的女性患有产后抑郁症 (PPD)，并且许多患有抑郁症的母亲得不到适当的治疗。这些母亲也许能照顾好婴儿并完成家务，但她们的生活乐趣会受到严重影响，并且可能对家庭产生长期影响。 爱丁堡产后抑郁量表 (EPDS) 旨在帮助医护人员发现患有产后抑郁症的母亲；产后抑郁症是一种比“忧郁症”（可能在产后第一周发生）持续时间更长的令人痛苦的疾病。该量表由 10 个简短的陈述组成。母亲从四个可能的答案中勾选最接近她过去一周感受的一个。大多数母亲可以在五分钟内轻松完成量表。根据症状的严重程度，答案得分为 0、1、2 和 3。第 3、5 至 10 项为反向计分（即 3、2、1 和 0）。总分是将 10 个项目的分数相加而得出的。
焦虑，抑郁和TMD：多学科疗法
引言颞下颌疾病（TMD）会影响下颌和肌肉，通常与压力，焦虑和睡眠问题有关。综合护理解决身体和心理因素可改善结果。目的本研究提出了一种多学科方法（心理学家，牙医和物理治疗师），以通过非药理学技术治疗这些疾病，旨在进行更有效和个性化的治疗。方法该研究是在巴西圣保罗的SacomãBasic Health部门进行的，并在1个月内包括12名医疗保健专业人员，并在有效干预措施中作为对照组6例。干预措施包括四个每周一次的一小时课程和通过WhatsApp发送的家庭疗法，利用伸展运动，正念，热疗，自我弥补和认知行为疗法。参与者完成了有关抑郁症（PHQ-9），焦虑（GAD-7），磨牙症（OBC）和疼痛（GCPS和疼痛绘制）的抑郁症（PHQ-9）（PHQ-9）（PHQ-9）的调查表。结果导致PHQ-9（P = 0.028），GAD-7（P = 0.039），OBC（P = 0.015）和PD（P = 0.016）尺度的干预措施显着降低。此外，疼痛减少和参与者生活质量的改善。结论尽管有样本限制，但数据表明多学科干预措施可以有效地管理TMD，从而减少疼痛和相关症状。该方法显示出有可能改善患者生活质量的潜力，强调了综合和个性化治疗的重要性。对较大样本和扩展随访的未来研究对于验证这些发现并扩大干预措施的适用性是必要的。
抑郁反省和习惯目标框架
Method .......................................................................................................................................8
基于图的抑郁预测的脑电图方法
抑郁症已成为全球流行的心理健康问题。传统抑郁诊断方法的准确性由于各种因素而面临挑战，使主要识别成为复杂的任务。因此，当务之急是开发一种符合抑郁识别的客观性和有效性标准的方法。当前的研究强调了抑郁症患者与没有的人之间的大脑活动差异。脑电图（EEG）是一种生物学反射性且易于访问的信号，被广泛用于诊断抑郁症。本文介绍了一种创新的抑郁预测策略，该策略将时频的复杂性和电极空间拓扑结合在一起，以帮助抑郁诊断。最初，提取EEG信号的时频复杂性和时间特征，以生成图形卷积网络的节点特征。随后，利用通道相关性，使用并计算了大脑网络邻接矩阵。最终的抑郁分类是通过训练和验证图形节点特征和基于通道相关的脑网络邻接矩阵来实现的。提出的策略已使用两个公开可用的EEG数据集（MODMA和PERD+CT）进行了验证，分别达到了98.30和96.51％的明显准确率。这些结果肯定了我们提出的策略在使用脑电图信号预测抑郁症方面的可靠性和效用。此外，这些发现证实了脑电图时间复杂性特征的有效性是抑郁预测的有价值的生物标志物。
使用psilocybin治疗抗性抑郁>
Originals Received: 08/23/2024 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 09/13/2024 DAYSE MARY DE AGUIAR BARDER GRADUATE INSTITUTION: NORTH EDUCATIONAL UNION (UNINORTE) ADDRESS: RIO BRANCO, BRAZIL, E-mail: daysevideira@gmail.com Bruna Eduarda Cardos Curitiba, Paraná, Brazil E-mail: cicutobru@gmail.com Letícia Nogueira Ventura Andrade Graduate in Medicine Institution: Minas Gerais Medical Sciences College (FCMMG) Address: Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil E-mail: leticiandrade08@gmail.com Maria Clara Vaz Oliveira Graduate in Medicine Institution (FCMMG) Address: Belo Horizonte, Brazil E-mail: mariaclaravazoliveira01@gmail.com Livia Palumbo Almeida Queiroz Esteves医学机构研究生：Minas Gerais医学科学学院（FCMMG）地址：Belo Horizonte，Minas Gerais，Minas Gerais，Brazil，Brazil E-Mail：Liviapalumbo2003@gmail.comOriginals Received: 08/23/2024 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 09/13/2024 DAYSE MARY DE AGUIAR BARDER GRADUATE INSTITUTION: NORTH EDUCATIONAL UNION (UNINORTE) ADDRESS: RIO BRANCO, BRAZIL, E-mail: daysevideira@gmail.com Bruna Eduarda Cardos Curitiba, Paraná, Brazil E-mail: cicutobru@gmail.com Letícia Nogueira Ventura Andrade Graduate in Medicine Institution: Minas Gerais Medical Sciences College (FCMMG) Address: Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil E-mail: leticiandrade08@gmail.com Maria Clara Vaz Oliveira Graduate in Medicine Institution (FCMMG) Address: Belo Horizonte, Brazil E-mail: mariaclaravazoliveira01@gmail.com Livia Palumbo Almeida Queiroz Esteves医学机构研究生：Minas Gerais医学科学学院（FCMMG）地址：Belo Horizonte，Minas Gerais，Minas Gerais，Brazil，Brazil E-Mail：Liviapalumbo2003@gmail.com