预测产后抑郁症的机器学习方法:范围审查gydF4y2Ba

介绍gydF4y2Ba

背景gydF4y2Ba

产后抑郁症(PPD)被认为是分娩后最常见的产妇疾病之一，对母亲和孩子都有严重的影响。根据美国国家精神卫生研究所的数据，全世界有10%-15%的妇女在怀孕期间和怀孕后患有孕产妇抑郁症，而在低收入和中等收入国家，这一比例可能高达18%-25% [gydF4y2Ba1gydF4y2Ba似乎取决于人口的文化和传统特征[gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]。《精神疾病诊断与统计手册》(DSM-IV)和国际疾病分类(ICD)-10都将产妇抑郁症视为一种不同分类的精神疾病[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

产后抑郁症是生育过程中最常见的并发症，指的是在分娩后4周内甚至可能晚至产后30周出现的抑郁症状[gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]。产后抑郁症是一个重大的公共卫生问题，影响妇女和儿童的身心健康以及认知和互动发展[gydF4y2Ba5gydF4y2Ba]，从而使儿童在青春期容易患上精神疾病[gydF4y2Ba6gydF4y2Ba]。抑郁的母亲可能无法与婴儿建立积极的关系。gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]，这可能会持续影响孩子到幼儿期、学龄前，甚至更久[gydF4y2Ba8gydF4y2Ba]。抑郁症母亲的婴儿营养不良，总体健康状况不佳，腹泻更频繁，在极端情况下，可能发生母亲自杀和杀婴[gydF4y2Ba9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba10gydF4y2Ba]。产后抑郁症通常是一个被忽视的健康问题，可导致严重的并发症，应及时处理[gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

由于PPD没有单一的病因，单一的预防方法或治疗将是无效的。有必要采用多因素方法，结合PPD的心理、社会心理和生物学预测因素来考虑各种病因因素和个体差异[gydF4y2Ba12gydF4y2Ba，gydF4y2Ba13gydF4y2Ba]。一个有效的PPD预测模型可以帮助医疗保健提供者早期识别和有效管理高危患者[gydF4y2Ba14gydF4y2Ba]，并有来自先前探索这种可能性和可行性的研究的证据[gydF4y2Ba15gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

机器学习(ML)算法大致分为三类:(1)监督学习，(2)无监督学习，(3)半监督学习。在监督学习中，使用已知标签的数据来训练一个模型，该模型可以预测新数据的标签[gydF4y2Ba16gydF4y2Ba]。基于机器学习的预测模型越来越受欢迎，因为它将大量数据合并到一个模型中，并评估模型对以前未见过的个体(例如高危患者和新患者)的预测价值。机器学习方法依赖于使用先进的统计和概率技术来构建具有自动从数据中学习能力的系统。这使数据中的模式更容易和准确地被识别，并从数据来源作出更准确的预测(例如，更准确的诊断和预后)[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]。ML已被用于精神病学的预测[gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]。ML方法已成功用于预测重度抑郁症的持续性、慢性性、严重程度[gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]，治疗反应[gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]。构建好的机器学习模型的关键在于严格选择合适的特征和算法[gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]。最近，一项关于ML在精神健康中的应用的范围审查确定了190多项将ML用于精神障碍的检测和诊断的研究，以及60多项用于预测精神健康问题随时间进展的研究[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]。这些研究报告了使用电子健康记录(EHRs)、情绪评定量表、脑成像数据、智能手机监测系统和社交媒体平台来预测、分类或亚组精神健康疾病，包括抑郁症、精神分裂症和自杀意念和企图。gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]。在抑郁症预测研究中，有两种主要的机器学习算法，即支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]。这两种方法的抑郁症预测研究都取得了比较好的结果[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba-gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

有观点认为，ML将帮助精神卫生从业者比目前在《精神障碍诊断与统计手册》中更客观地重新定义精神疾病[gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba并有助于早期识别这些疾病，使干预措施更有效[gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]。因此，除了改进疾病模型外，ML还可以通过表征高危人群、个性化和发现药物治疗方法使精神病学受益[gydF4y2Ba26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba27gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

鉴于近年来技术的快速发展，对ML和大数据研究分析在孕产妇抑郁症中的研究进行文献综述是相关和及时的。这篇综述的目的是提供一个简明的快照关于机器学习应用预测PPD的文献。以前的综述已经证明ML技术在一般抑郁症和心理健康方面是稳健和可扩展的，但迄今为止还没有综述将ML应用于孕产妇心理健康研究和实践。我们的总体目标是研究PPD中ML应用的现状，提供所使用方法的快照。考虑到机器学习的快速发展以及最近在心理健康研究中使用机器学习，我们选择将重点放在广泛探索研究活动的性质上，这是Arksey和O 'Malley [gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

客观的gydF4y2Ba

希望这一范围综述将(1)告知心理健康研究人员ML在预测PPD方面的方法和应用，(2)确定表现最好的算法，(3)确定表现最好的算法的评估标准。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

概述gydF4y2Ba

Arksey和O 'Malley框架被用于范围审查的方法改进[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba-gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba]。我们的方法也与PRISMA-ScR(系统评价的首选报告项目和范围评估的元分析扩展)核对表一致[gydF4y2Ba31gydF4y2Ba]。选择了一种范围审查方法来绘制关于ML在预测PPD中的应用的文献主体，包括更大范围的研究设计和方法，以提供所审查材料的描述性概述。gydF4y2Ba

搜索策略gydF4y2Ba

搜索策略改编自Shatte等[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]，这是对大数据在心理健康领域应用的类似回顾。由于ML和PPD跨越跨学科领域，因此在健康和信息技术数据库中进行了搜索。首先，使用与健康相关的研究数据库进行文献检索，包括PsycINFO和PubMed。接下来，检索了信息技术数据库IEEE Xplore和ACM数字图书馆。最后，检索了索引这两个领域的数据库，包括Scopus和Web of Science。相关研究的检索期为2020年9月。搜索条件包括以下条件的变化:gydF4y2Ba

• (a) PPD (gydF4y2Ba产妇*，围产期*，产后忧郁*，婴儿忧郁*，抑郁*，产后抑郁*gydF4y2Ba）gydF4y2Ba
• (b) ML (gydF4y2Ba机器学习*、人工智能*、监督学习*、大数据*gydF4y2Ba）gydF4y2Ba
• (c)预测(gydF4y2Ba预测模型*，预测*，检测*gydF4y2Ba）gydF4y2Ba

对标题、关键词和摘要进行搜索gydF4y2Ba和gydF4y2Ba输入数据库搜索以链接搜索词的不同类别(a、b和c)。截断符号(∗)用于搜索一个搜索词的所有可能形式(gydF4y2Ba多媒体附录1gydF4y2Ba)。采用前向文献检索，即检查这些文章中被引用的文献，后向文献检索，即审查这些文章中被引用的文献，以确定符合纳入标准的进一步研究。gydF4y2Ba

研究选择gydF4y2Ba

包括和不包括的物品(gydF4y2Ba文本框1gydF4y2Ba)进行评审，如符合下列准则。gydF4y2Ba

数据提取和分析计划gydF4y2Ba

在数据提取和分析方面，我们使用了与类似范围界定审查中使用的框架相同的框架[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]。对于每篇文章，提取的数据包括:(1)研究的总体目标，即预测和重点领域，即PPD;(2)输入使用的数据类型;(3)使用的ML算法类型;(4)性能最好的算法，即结果。gydF4y2Ba

对数据进行分析，采用叙述性综述综合方法[gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]被选中来捕捉广泛的研究，研究ML和大数据用于PPD预测。考虑到确定大数据和孕产妇心理健康跨学科领域的研究活动的目的，荟萃分析被认为是不合适的。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

概述gydF4y2Ba

使用搜索词组合的搜索策略确定了1392篇文章，这些文章在其摘要或标题中包含每个类别的搜索词(PRISMA-ScR流程图)。相关文章发表年份范围为2009-2021年。共有24篇文章重复。KS和AFK进行了数据库检索。两位作者阅读了368篇文章的摘要，对本次范围审查的资格进行了初步筛选。其中，347人被排除在外，因为他们没有专门关注PPD。全文综述共21篇，其中3篇为会议论文和摘要，4篇未使用ML预测PPD。这导致了总共14项研究的样本，包括一项预印本和一项关注于预测父亲产后抑郁症的研究，所有作者都认为这些研究符合纳入标准(gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)。所选的14项研究由2位作者(包括KS和AFK)进行全文综述。经过ZAB的最终批准，双方达成了共识。在随后的叙述性分析中，我们重点关注了使用ML模型预测PPD的14项研究(见gydF4y2Ba表1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba2gydF4y2Ba对于主要研究特点的总结)。gydF4y2Ba

‎gydF4y2Ba 查看此图gydF4y2Ba

ML活动的叙述性综合，特别是在PPD的背景下，表明了这一领域的新兴性质，近年来发表了大多数研究。出版日期从2009年到2020年不等;然而，大多数文章都是最近的。从2009年的第一篇文章[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]和2014年的下一项研究[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]，最近发表的论文也在加速，2020年发表了7篇论文。gydF4y2Ba

很少有研究专注于开发和测试用于PPD检测和预测的ML算法，而其他研究则侧重于比较不同ML算法预测PPD的效果，并探索模型中哪些因素对PPD预测最重要。gydF4y2Ba

输入数据类型gydF4y2Ba

当我们检查这14项研究时，我们确定了一个由7项研究组成的亚组，这些研究报告了使用基于ml的模型来预测PPD的临床或医院数据和电子病历。其他5项研究报告了ML算法在预测PPD方面的应用，使用的数据来自社交媒体平台，包括Facebook、Twitter和Reddit。然而，这些研究旨在更广泛地评估预测模型，并没有报告ML算法、训练和测试过程的细节。在剩下的两项研究中，一项使用了人口数据，另一项使用了情绪感知系统数据。结果变量gydF4y2Ba产后抑郁症gydF4y2Ba使用心理测量工具进行评估，如患者健康问卷-9、患者健康问卷-2、爱丁堡产后抑郁量表、产后抑郁预测量表，在医院和电子病历数据的情况下，使用ICD-9和ICD-10代码，而从社交网络的文本数据中使用语言特征来预测PPD。gydF4y2Ba

使用的机器学习算法类型gydF4y2Ba

所有的研究都报道了使用监督ML模型，包括分类和回归算法，来预测PPD。大多数研究(n=7)报告使用了一种以上的算法，而一项研究仅使用回归模型为其数据开发统计模型。其中包括支持向量机(n=8)逻辑回归(LR;n=6)，多层感知器采用人工神经网络(ANN;n=5)， RF (n=4)，朴素贝叶斯(n=3)，决策树(DTs;n=3)，梯度增强(n=2)， XGBoost(极端梯度增强;n=2)，泛函梯度增强(n=1)，弹性网方法(n=1)， k近邻(kNN;n=2)，随机梯度增强(n=1)，被动主动分类器(n=1)和集成分类器(n=1)。用于开发机器学习算法的数据类型包括电子病历，行政医院数据或组织数据(n=08)，移动和可穿戴传感器数据(n=1)，以及社交媒体数据(n=5)。gydF4y2Ba

报告的最佳执行算法gydF4y2Ba

在选定的研究中，表现最好的ML算法存在相当大的异质性。为了报告最佳性能算法，大多数研究使用敏感性，特异性和曲线下面积(AUC)。只有5项研究描述了交叉验证的技术方法，使用5倍或10倍交叉验证。一项研究报道，在包括朴素贝叶斯、LR、SVM和ANN在内的4种ML算法中，根据G函数，朴素贝叶斯作为产后第一周PPD的预测模型，在敏感性和特异性之间取得了最好的平衡，其值为0.73 [gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]。另一项使用6 ML模型(包括SVM、RF、朴素贝叶斯、l2正则化LR、XGBoost和DT)的研究报告显示，SVM的性能最好，尽管在敏感性和特异性方面存在差异，但SVM、l2正则化LR、RF、朴素贝叶斯和XGBoost的性能差异很小[gydF4y2Ba35gydF4y2Ba]。总共使用了9种不同的ML算法，包括RF、随机梯度增强、SVM、递归划分和回归树、朴素贝叶斯、kNN、LR和神经网络，报告了9种模型的总体分类精度，范围从0.650 (kNN)到0.791 (RF)。射频方法的受者工作特征曲线下面积(AUROC)值最高，为0.884，其次是支持向量机，AUC值为0.864 [gydF4y2Ba44gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

使用SVM和RF算法，基于SVM和特征选择RF的模型预测效果最好(灵敏度=0.69,AUC=0.78) [gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]。我们训练了五种机器学习算法:RF、DT、XGBoost、正则化LR和多层感知器。使用分娩前可用的数据，发现L2正则化LR是性能最好的算法。医院数据集的AUC分别为0.937 (95% CI 0.912-0.962)和0.886 (95% CI 0.879-0.893) [gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]。在验证阶段，与随机梯度下降和被动攻击分类器相比，SVM在F1方面的结果略好[gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

Tortajada等[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba使用多层感知器开发了4种预测PPD的模型，并使用保留策略使用几何平均精度对其进行评估。他们报告说，开发的模型可以在分娩后的前32周内高精度地预测PPD。一项类似的研究报告显示，hold- hold验证表明，多层感知器在抑郁症内容识别方面的准确率为91.7%，在PPD内容预测方面的准确率高达86.9%，优于一项研究中使用的SVM和LR等其他技术[gydF4y2Ba40gydF4y2Ba]。另一项使用梯度增强和弹性网方法的研究报告称，增强树算法产生了性能最好的模型，在验证数据中预测产后精神病入院具有良好的判别性(AUC 0.80, 95% CI 0.76-0.83)，并获得了良好的校准。该模型优于基准LR模型和弹性网络模型[gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]。Natarajan等[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]报道了一种成功的功能梯度增强算法，证明了ML在预测PPD方面的潜力。gydF4y2Ba

Hochman等[gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]使用基于梯度增强dt的XGBoost算法建立了一个模型，并使用AUROC评估了模型的整体预测性能。95% ci用bootstrapping估计。该预测模型的AUC为0.712 (95% CI为0.690-0.733)，在第90百分位风险阈值处，敏感性为0.349，特异性为0.905,ppd的识别率比总体高出3倍以上(阳性预测值为0.074，阴性预测值为0.985)。gydF4y2Ba

在使用回归模型建立了一系列统计模型来预测母亲患产后抑郁症的可能性后，产后模型表现最好[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]。预测模型被开发为一系列使用行为、情感、语言风格和讨论主题作为特征的SVM分类器。单独包含行为和讨论主题特征的模型产生了更高的召回率，分别为0.77和0.82，这可能对筛选目的有用[gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]。一项使用医院数据的研究表明，集成分类器代表了预测与妊娠相关的心理障碍的主要解决方案[gydF4y2Ba43gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

许多研究没有提到使用了哪些统计工具进行分析;然而，大多数人使用R、SAS和Python 3中的各种软件包。研究报告了可用于数据准备(例如，缺失变量)的标准库的使用，各种典型的ML模型和自然语言处理(NLP)分析(例如主题建模)包含在其标准包中，例如R。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

主要研究结果gydF4y2Ba

大多数回顾的研究使用监督分类技术而不是其他ML技术来预测PPD。这可能表明文献中对检测和诊断的广泛关注，通常使用大型，回顾性，标记数据集设计，非常适合分类任务[gydF4y2Ba45gydF4y2Ba]。所有回顾的研究都得出结论，ML模型在预测PPD方面是有效的，无论是临床数据、电子病历、人口数据还是来自社交媒体平台的数据。所有的研究都表明，与传统的统计方法相比，ML方法更有益。然而，可接受的准确性、敏感性或特异性水平取决于研究目的和数据集。没有一项研究明确地将机器学习的性能与其他传统的统计分析进行比较。在所有的研究中，机器学习方法帮助研究人员回答他们的研究问题。gydF4y2Ba

一项利用医院数据预测PPD的队列研究结果表明，在样本量较小的情况下，SVM可以避免过拟合，同时提供高效的计算时间和更好的抑郁症预测结果[gydF4y2Ba46gydF4y2Ba，gydF4y2Ba47gydF4y2Ba]。同一研究提出，当数据集较小时，SVM在PPD预测研究中比RF更实用[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]。之前的一些研究使用SVM算法进行PPD预测，因为SVM是监督学习的一个例子，最常用于分类问题。它侧重于在一组可用数据内尽量减少结构性风险[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]。它具有显著的优势，并且在可用样本数据相对较少的情况下表现良好[gydF4y2Ba48gydF4y2Ba]。支持向量机是一种分类器，它将输入数据转换成一个多维超平面，使用核来区分两个类[gydF4y2Ba49gydF4y2Ba]。jimsamnez - serrano等[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]收集西班牙7家医院产后妇女数据，以爱丁堡产后抑郁量表评分作为结局指标，训练基于支持向量机的PPD预测模型。Natarajan等[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]以社交媒体为数据源，基于173名母亲的心理健康数据，建立了基于支持向量机的PPD预测模型。德乔杜里[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]开发了一个支持向量机模型，利用Twitter帖子的内容来识别预测PPD的高风险情绪和行为。由于这些研究针对的人群不同，检测PPD发生的方法也不同，因此模型预测效果难以比较[gydF4y2Ba36gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

相反，RF模型是使用DT作为基本分类器构建的。RF方法分类精度高，归纳能力强，参数调整过程简单，计算速度快，对缺失数据值的敏感性相对较低，能够输出特征重要性[j]。gydF4y2Ba50gydF4y2Ba，gydF4y2Ba51gydF4y2Ba]。RF是一种集成学习方法，它通过构建大量dt并输出由大多数树投票的类来运行[gydF4y2Ba52gydF4y2Ba]， Shin等[gydF4y2Ba44gydF4y2Ba报道RF是预测PPD的最佳算法。gydF4y2Ba

Tortajada等[gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]利用2003年至2004年7家西班牙综合医院的数据，利用多层感知器和对西班牙孕妇的修剪，开发了另一个PPD预测模型。人工神经网络具有显著的能力来描述判别模式，并从复杂和嘈杂的数据集中获得意义。它们已广泛应用于普通医学的鉴别诊断、分类、疾病预测和病情预后。例如，人工神经网络已应用于使用临床数据诊断痴呆[gydF4y2Ba53gydF4y2Ba]以及最近使用混合效应神经网络预测阿尔茨海默病[gydF4y2Ba54gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

关于哪种ML模型评估指标是最好的，存在很多争论[gydF4y2Ba55gydF4y2Ba]。要理解报告的机器学习评估指标变得更加困难，因为不同的性能参数通常会提供相互冲突的结果，而且最优的机器学习算法也在很大程度上取决于数据集的组成[gydF4y2Ba56gydF4y2Ba]。一些经过审查的研究报告了不同程度的准确性，并且并不总是明确地清楚结果绩效指标的含义。由于产后抑郁症对母婴的负面影响[gydF4y2Ba57gydF4y2Ba，gydF4y2Ba58gydF4y2Ba]，例如对母亲身心健康的负面影响，母婴关系的亲密程度，以及婴儿的发育，重要的是要有一个高灵敏度的模型，同时保持较高的AUROC值。评估抑郁预测模型的指标选择在不同的研究中有所不同。例如，Natarajan等[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba]和德·乔杜里[gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]强调了模型预测PPD的准确性。jimsamnez - serrano等[gydF4y2Ba24gydF4y2Ba]强调了模型的敏感性和特异性。两者之间的平衡是几何平均值。AUROC也被广泛用于评估模型的综合性能[gydF4y2Ba23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

产后抑郁症是一种非常普遍的问题，但往往未被发现，导致严重的治疗延误[gydF4y2Ba59gydF4y2Ba]。电子病历收集了大量的生物特征标记和患者特征，可以促进初级保健机构对PPD的检测。NLP和ML有可能通过分类和分析临床记录的数据来补充临床实践[gydF4y2Ba60gydF4y2Ba]。NLP是一种计算机化的过程，分析人类语言并将其编码为文本[gydF4y2Ba61gydF4y2Ba机器学习算法可以用来分析和预测结果[gydF4y2Ba62gydF4y2Ba]。社交媒体、智能手机、可穿戴设备和神经成像等技术的进步，使心理健康研究人员和临床医生能够以快速增长的速度收集大量数据。gydF4y2Ba63gydF4y2Ba]。ML是一种强有力的技术，具有分析这些数据的能力。使用ML和EHR数据的数据驱动的初级干预方法可用于减轻卫生保健提供者在识别PPD风险方面的负担[gydF4y2Ba37gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

在我们回顾的研究中，患有PPD的个体是通过筛选调查、他们在社交媒体、Twitter、Facebook或Reddit上公开分享诊断结果来确定的，并且通过他们的语言和网络活动模式与对照组用户区分开来。gydF4y2Ba23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba40gydF4y2Ba，gydF4y2Ba42gydF4y2Ba]。通过对社交媒体的大规模被动监测，自动化检测方法可能有助于识别抑郁症或其他有风险的个体，并在未来可能补充现有的筛查程序[gydF4y2Ba64gydF4y2Ba]。社交媒体数据和电子病历都有望在孕产妇心理健康领域进行创新，特别是在机器学习技术的利用下[gydF4y2Ba21gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

最后，在心理健康应用中使用ML技术时需要考虑一些挑战。ML模型不可避免地受到用于开发模型的数据质量的限制。因此，机器学习不能取代其他研究或分析方法;相反，它有可能为心理健康研究增加价值。许多机器学习技术需要访问训练数据集，这需要研究人员和临床医生之间的合作，以最大限度地发挥所开发模型的有用性。重要的是要强调，除了临床知识和现有的研究证据之外，机器学习可能成为循证实践的一部分。精神卫生研究人员和临床医生之间需要加强合作(例如，提供训练数据集和对机器学习算法的临床有用性进行反馈)，以继续推进机器学习在精神卫生中的应用。分析gydF4y2Ba大数据gydF4y2Ba在临床结果方面，除了遗传、生物医学、行为、环境和人口统计学患者特征外，还可以帮助预测产妇抑郁症。电子病历数据库可以提供有价值的、真实的、基于实践的证据，以支持对高危患者更好的预测模型[gydF4y2Ba65gydF4y2Ba]。这样，ML为分析大数据中的具体研究问题提供了一种解决方案[gydF4y2Ba66gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

限制gydF4y2Ba

这项研究有一些局限性。此范围审查的目的是在使用系统搜索方法的同时，以总结格式提供研究活动的快照。根据范围评价的目的，我们没有事先确定具体的研究设计，也没有评估纳入研究的质量[gydF4y2Ba28gydF4y2Ba]。此外，由于搜索方法的限制，可能有机会错过一些相关的文章，例如，广泛的搜索词和排除非同行评议的文献。这是在范围审查研究中常见的限制，归因于在快速的时间框架内保持分析的广度和深度之间的平衡[gydF4y2Ba67gydF4y2Ba]。这篇综述成功地绘制了关于ML用于PPD预测的文献的横截面，并为研究人员和临床医生提供了有用的综合，以了解ML在该领域的潜力。本研究没有检验个体ML模型预测PPD的有效性。这些研究问题将适用于未来的系统评价，在我们的结果表中概述的框架的指导下，即特定ML技术在特定数据类型中用于特定临床应用的有效性。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

总之，使用ML预测PPD已经显示出令人兴奋的进展，特别是在最近几年。与传统的统计方法相比，机器学习算法能够分析更大的数据集，并进行更高级的计算。总的来说，很明显，ML可以显著提高PPD的早期检测。应用机器学习识别潜在的PPD预测因子的研究已经取得了积极的成果。然而，这项工作目前是有限的，需要进一步的研究来确定ML对孕产妇心理健康的其他益处。机器学习技术和机器学习模型的性能可能会因原始数据的类型、内容和准确性而有所不同;因此，评估单个模型的性能可能具有挑战性。随着研究人员和临床医生越来越容易使用机器学习工具，预计该领域将继续发展，精神健康方面的新应用也将随之而来。进一步的临床研究合作需要微调机器学习算法的预测和治疗。随着机器学习算法的不断完善和改进，有可能帮助临床医生在早期阶段识别孕产妇精神疾病，届时干预措施可能更有效，并且根据个体的独特特征进行个性化治疗。 Moreover, the current lack of procedural evaluation guidelines leaves many clinicians and researchers in the field with no means to systematically evaluate the claims, maturity, and clinical readiness of an ML study [68gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba