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计算精神病学需要时间和上下文
为什么计算精神病学尚未影响常规临床实践？一个原因可能是它在某些心理健康问题的模型中忽略了上下文和时间动态。我们开发了三种启发式方法来估计时间和上下文对心理健康问题是否重要：它的特征是核心神经生物学机制吗？它是否遵循直接的自然轨迹？并且有意地将问题围绕该问题？对于许多问题，答案是否定的，这表明建模时间和上下文至关重要。我们回顾了计算精神病学的进步，包括使用特定领域的刺激以及解释上下文中的差异进行建模状态变化。我们讨论互补网络和复杂的系统方法。新颖的方法和与相邻领域的统一可能会激发新一代的计算精神病学。
开发用于精神病学的精准侵入性神经调节
精神疾病很常见，而且常常使人丧失工作能力。尽管药物治疗和心理治疗方法在缓解症状方面取得了很大进展，但许多患者尽管拥有最好的治疗方法，仍然承受着严重的疾病负担。改善治疗的普遍挑战之一是，目前的诊断和治疗策略落后于我们对这些疾病病理生理学的现代概念化。精神症状通过特定神经回路中的活动表现出来；因此，能够调节这些回路的疗法很有吸引力。研究人员回顾了最近的进展，这些进展有助于通过颅内神经调节治疗医学上难以治愈的精神疾病，从而更直接地干预潜在的病理生理学。具体而言，他们回顾了使用颅内多电极阵列以高时空分辨率记录大脑活动的前景
儿童和青少年精神病学能力的途径...
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EPA部分流行病学与社会精神病学
该计划的任何进一步的较晚变化都将与国会的代表传达，我们很高兴欢迎来自世界各地的320多名代表到欧洲精神病学和社会精神病学欧洲精神病学协会第21大会。在我们为期4天的计划中，代表们将在国会上贡献近350次演讲，从国际知名的全体会议到作为主题专题讨论会，并行口头会议或海报的一部分提出的最新研究。可以发现整整4天的计划。每个会话都是按会话ID和演示ID组织的。有关我们完整科学计划和摘要书的最终版本，请访问：
5月至6月2024年 - 精神病学系通讯
5月，丹妮尔·沃克（Danielle Walker）成功捍卫了她的博士学位论文，并将在波士顿学院获得护理科学博士学位！恭喜沃克博士！5月，丹妮尔·沃克（Danielle Walker）成功捍卫了博士学位，并将获得波士顿学院的护理科学博士学位！祝贺沃克博士！一位临床医生分享了对D Anny Chen的赞赏，wr iting：“ Aanny是最终的团队球员。他通常是第一个在诊所中为急性患者提供帮助或提供承保范围的人。我们批准您，丹尼！”
精神病学每周〜2025年1月20日
1月27日（11:00-12：00）心理健康研讨会的神经科学，性别和神经可塑性：从胶水到第一反应者Natalina Salmaso博士，卡尔顿大学神经科学系副教授，并担任加拿大行为神经生物学研究主席。亲自活动。对于那些无法亲自参加的人，会议也将通过Zoom播放。阅读更多
5.3.3.5 MPHIL儿童和青少年精神病学 6.1.3感染性疾病和病原体基因组学生物信息学的结构化MSC 2025年的估计费用 2024年12月Desember DHMS核心计划指南2025.pdf 12月9日 - 13:00•17:00
每个模块中的教学策略取决于主题的性质。模块在以学生为中心的方法的框架内提出，目的是刺激批判性思维。该计划使用教学方法，互动学习，小组会议和受监督的临床工作。鼓励独立学习。研究任务是在主管的指导下完成的。
进化精神病学：基础，进步和挑战
进化生物学为精神病学缺失的医学和行为科学提供了关键的基础。它的缺席有助于缓慢进步；它的降临承诺将取得重大进展。进化精神病学提供了一种对各种治疗有用的科学疗法，而不是提供一种新的治疗方法。它从某些个体的疾病的机理解释中扩展了寻找原因的原因，到使物种中所有成员容易受到疾病的特征的进化解释。例如，疼痛，咳嗽，焦虑和情绪低落等症状的能力是普遍的，因为它们在某些情况下很有用。未能认识到焦虑和情绪低落的效用是精神病学中许多问题的根源。确定情绪是否正常，是否有用需要了解个人的生活状况。对社会系统进行审查，与其他医学中系统的审查平行，可以帮助实现这一理解。应对现代环境中可用的物质如何劫持化学介导的学习机制，以应对药物滥用。通过认识到热量限制的动机以及它如何引起诱导暴饮暴食的饥荒机制，可以帮助您了解为什么在现代环境中失控的饮食螺旋。最后，解释导致严重精神障碍的等位基因的持久性需要进化解释，为什么某些系统本质上容易受到失败的影响。寻找表观疾病的功能的快感是进化精神病学的最大优势和劣势。认识到不良反应的不良情绪纠正了精神病学普遍的错误，即观察所有症状，就好像它们是疾病表现一样。然而，观看恐慌症，忧郁症和精神分裂症等疾病，好像它们是适应性的疾病是进化精神病学同样严重的错误。进步将来自框架和测试特定的假设，说明自然选择使我们容易受到精神障碍的影响。在我们知道进化生物学是否可以为理解和治疗精神障碍提供新的范式之前，需要多年的许多人的努力。
精神病学中的先进机器学习方法
简介 机器学习 (ML) 方法在心理健康和相关研究中得到越来越多地应用。在我们上一篇论文中，我们讨论了两种 ML 方法，即逻辑回归和 k 均值聚类。1 在本报告中，我们重点介绍两种更先进的 ML 方法，即支持向量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN)，以及它们在精神病学中的应用。SVM 是一种用于对标记结果进行分类的监督学习方法。SVM 应用来自每个类别的少量样本（称为“支持向量”）来构建分类器，将样本分成不同的类别。2 SVM 是线性判别函数的扩展，线性判别函数是一种流行的监督学习统计方法，因为它试图适应非线性判别函数以实现更精确的分类。3 SVM 已被广泛应用，包括在精神病学领域。例如，在重度抑郁症 (MDD) 研究中，SVM 被用于通过人口统计学和临床变量（如年龄、性别、教育水平、药物等）从健康对照组中识别出 MDD 患者。4 这也是神经成像中的一种流行技术。5 6 我们将在下一节进一步讨论 SVM。ANN 由许多称为“人工神经元”的简单单元组成。ANN 的主要组成部分是输入层、隐藏层和输出层。计算机科学家已经开发出 ANN 来模仿生物神经网络，通过建立模型来模仿人类大脑从训练数据中学习的过程，而无需任何数据的先验知识。7 例如，在