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精神病学中迷幻的脆弱承诺
美国氯胺酮的临床市场估计为2022年的31亿美元，预计每年为10.6％，直到2030年，1仅仅是对使用迷幻治疗精神病疾病的重新兴趣的众多迹象之一。2各种Mindalteringdrugshavealready进入市场，包括Esketamine Nasal Spray，美国食品药品监督管理局于2019年批准。和2022年，澳大利亚治疗货物管理局（TGA）允许psilocybin和3,4-甲基二甲基甲基苯丙胺（MDMA）BeprescrededByAuthoristybyPhysiciansiciansiciansiciansiciansiciansiciansiciansiciansforpsychiatric，例如抑郁症和创伤后压力障碍。尽管TGA提出了一份独立的科学报告，但该决定还是做出的，因为授权的确定性很低或很低，因此提出了反对授权的建议。3
精神病学的临床推理和决策
在精神病学的临床推理和决策中，博士。约瑟夫·戈德堡（Joseph Goldberg）和斯蒂芬·斯塔尔（Stephen Stahl）是两位受人尊敬的精神科医生，在情绪障碍和心理药物学方面具有专业知识，阐明了提供个性化医学的思想。他们强调地说明了许多困境的精神病医生在日常实践中面临的：如何用科学文献来称呼临床观察，而不会失去各个患者的历史，目标和偏好。临床小插曲使共同的医师/患者决策栩栩如生，这是成功的个性化治疗的关键。读者知道经验丰富的临床医生在经常出现在实践中但并不总是在治疗指南中讨论的复杂情况下会做什么。这是新的或经验丰富的临床医生必须阅读的，他们试图通过协作并满足各个患者的需求来改善自己的实践。
精神病学：预测可预测性
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。
2024精神病学研究务虚会
代际神经影像学（IGN）实验室的重点是理解从概念到幼儿的两代（父母和子女）的神经发育变化。该实验室的重点是将大脑结构/功能的变化，精神病理学风险以及心理病理学层间传播的神经途径联系起来，同时采用转诊焦虑症的方法。我想扩展这项工作，包括包括神经内分泌，生态瞬时评估和动作法在内的密集抽样表型，以支持我们使用神经影像来测试父母和孩子的围产期情绪情绪障碍干预功效的目标。
坦普尔大学精神病学系
作为寺庙教师的成员已有20多年的历史了，担任主席11年，这是一次很棒的旅程。观看许多居民和教职员工成为杰出的临床医生，教育工作者和研究人员，这是一种荣誉和喜悦。所有这些奇妙的关系都是我记忆中挂毯的一部分，并且总是会让我想起我在Temple的岁月。我要留下一个充满活力，充满活力和年轻的教师。该系的每个教职员工都有特殊的品质，但共同培养了我们工作的各个方面，并将使该部门在未来几年内蓬勃发展。我不能充分称赞我们的居民。他们勤奋，创新和充满活力。该部门成功的一部分是因为他们的创造力总是建议使美国更强大及其致力于改善我们的工作的承诺。一个使整个教师为我们居民感到自豪的特征是他们互相支持并成为“家庭”的绝妙方式。他们是居民，但也是受人尊敬的同事。
发育精神病学的临床奖学金
儿童和青少年精神病学系（DCAP）于1970年首次成立，随后在1980年代开设了儿童指导诊所。除了20个专业服务外，还包括情绪和焦虑诊所，神经行为诊所（自闭症和多动症），儿童法医服务（朋友）。认识到社区内的外展工作的重要性，涉及社区心理健康的响应，评估，评估和干预），根据卫生部的国家心理健康蓝图计划，建立了一个基于社区的多学科团队，为新加坡提供了支持新加坡的学校辅导员。
论人工智能在精神病学中的作用
根据最新的成人精神病学发病率调查，英格兰大约六分之一的成年人符合精神障碍的标准。1然而，在许多情况下，尽管仍存在污名化和资源过度紧张的情况，我们仍然依赖这些人来争取自己的诊断和治疗。显然，问题是多方面的，人工智能（AI）并不是灵丹妙药。然而，在本分析中，我将论证人工智能是一种工具，可以利用它来减轻未来精神卫生服务日益加重的负担。虽然没有单一的可接受定义，但艾达·阿琳·乔伊纳将人工智能描述为“能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知、语音识别、决策和语言间翻译”。2由于“人类智能”是主观的，因此人工智能领域是动态和多样化的。机器学习是一个更具体的术语，指的是人工智能技术的一个子集，它允许机器自动从过去的数据中学习，而无需显式编程。深度学习是机器学习的一个子集，它使用一种称为神经网络的特殊建模技术从数据中学习。这将在深度学习部分进行更详细的讨论。在本文中，我通过跟踪患者的诊断、监测和治疗过程来探索人工智能在精神病学中的作用。最后，我提请大家注意伦理问题和该技术的当前局限性，这些问题可能会成为其采用的障碍。
人工智能在精神病学领域的未来
需要探讨信任、隐私和自主权等问题及其社会和伦理影响。人工智能总是有可能出现故障或表现出行为异常。对人类和人工智能中这些可能性的深入哲学理解可以为未来机器人管理精神障碍提供相关见解。本文探讨了人工智能的作用、与之相关的不同挑战以及抑郁症、焦虑症和精神分裂症等精神疾病管理的观点。
人工智能对精神病学的影响
通过使用人工智能进行实时反馈和监控，可以增强治疗干预。配备人工智能算法的可穿戴设备可以持续跟踪生理和行为标记，为临床医生提供有关患者健康状况和治疗反应的客观数据（Insel，2017）（Insel，2018）。这些设备还可以检测到复发的早期迹象，从而及时干预以防止病情恶化。此外，虚拟现实和增强现实技术通过模拟受控和安全的场景为暴露疗法创造了沉浸式环境，帮助个人面对焦虑诱发的情况（Kim et al，2009）（Han et al.，2015）。这些技术进步扩大了临床医生可用的治疗选择范围并改善了治疗效果。
职业快速事实：精神病学
精神科医生必须完成医学院并进行书面考试，以获得州执业医学许可。医学院毕业后需要进行四年的居留权，并且可能需要进行更多的培训，例如儿童精神病学。获得本科学位后通常需要8 - 10年的教育才能成为一名精神科医生。精神科医生通常在专门从事心理健康之前在医院工作的第一年在医院工作。居住后，精神科医生可以接受书面和口腔检查以获得董事会认证。一些精神科医生进行了联合培训，例如精神病学和内部或家庭医学。