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flinders敏感线大鼠的超声波发声，抑郁>的遗传动物模型
目的：大鼠发出的超声波发声（USV）可能反映了情感状态。具体来说，在少年比赛中发出的50 kHz呼叫与积极影响有关。鉴于抑郁症的特征是该领域的深刻变化，我们提出USV调用可能配置了评估抑郁状态的合适工具。利用Flinders敏感线（FSL），这是一种已建立的抑郁症动物模型，我们评估了大鼠在挠痒痒期间发出的USV调用，这是基于少年大鼠粗糙和摔倒的游戏的程序。方法：少年FSL大鼠及其控制对应物，抗火焰队的耐药线（FRL）和Sprague Dawley，被提交挠痒痒的会议，以模仿大鼠玩耍的行为。从PND21开始，每天将大鼠挠痒痒6周。记录了挠痒痒的会话，以进一步对50 kHz调用的声学分析。结果：在所有应变中挠痒痒增加了50 kHz的呼叫。FSL大鼠发出的呼叫多于控制菌株，并显示出更高数量的扁平组合呼叫。结论：挠痒痒是诱导50 kHz USV调用的强大方法。分析在挠痒痒期间发出的USV调用是一种适合研究与抑郁症相关的情感状态的方法。FSL大鼠没有出现Anhedonia，而是更高的奖励敏感性，这可能是其压力脆弱性的基础。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
ChatGPT 代表着一种范式转变 - 弗林德斯大学的研究
2022 年 11 月 30 日，OpenAI 向公众开放了 ChatGPT，这是一种下一代人工智能，具有高度复杂的编写、解决编码问题和回答问题的能力。此通讯引起了人们对 ChatGPT 及其继任者将成为患者和医疗保健提供者的重要虚拟助手的前景的关注。在我们的评估中，从回答基于事实的基本问题到回答复杂的临床问题，ChatGPT 表现出了制定可解释响应的非凡能力，与 Google 的功能片段相比，这似乎最大限度地降低了警报的可能性。可以说，ChatGPT 用例迫切需要监管机构和医疗保健专业人员参与制定最低质量标准，并提高患者对新兴人工智能助手当前局限性的认识。本评论旨在提高人们对范式转变临界点的认识。