数字表型和机器学习已经成为监测精神病患者谱系疾病的有希望的工具。
麻省理工学院的神经科学家已经设计出一种方法来测量大脑中的多巴胺。微型探针可以用于监测帕金森氏症和其他疾病的患者。
Secure AI Labs正在扩大对加密医疗数据的访问,以推进该领域的人工智能驱动创新。
为了发现预示着精神疾病发展的症状,科学家们对儿童进行了纵向网络分析。
研究人员创建了一个机器学习模型,可以帮助在早期阶段识别双相情感障碍。
对精神疾病患者的数字跟踪有能力改变医学诊断和治疗,但其说法需要仔细审查。
研究人员已经表明,他们可以通过分析人们在网上表达焦虑的语言来衡量新冠疫情对心理健康的影响。
人工智能可以提高药物重新定位或重新利用研究的有效性。
为了教授医科学生,科学家们创造了具有不同精神障碍以及精神和心理治疗情况的典型症状的虚拟形象。
机器学习方法在人们的语言中发现了预示精神病出现的线索——频繁使用与声音相关的词汇。
一位科学家的目标是降低患有精神分裂症的老年人心脏病或糖尿病等并发疾病的死亡率,并通过让他们站起来活动来改善他们的功能。
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