产后抑郁症(PPD)被认为是分娩后最常见的孕产妇疾病之一，对母亲和孩子都有严重影响。根据美国国家精神卫生研究所的数据，全世界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% [gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba]而且似乎取决于当地居民的文化和传统特征[gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba］．《精神疾病诊断与统计手册》(DSM-IV)和国际疾病分类(ICD -10)均承认孕产妇抑郁症是一种不同分类的精神疾病[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

产后抑郁是最常见的生育并发症，指的是产后4周内甚至产后30周内出现的抑郁症状[gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba］．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[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba]，从而使儿童在青春期容易患上精神疾病[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba］．抑郁的母亲可能无法与婴儿建立积极的关系[gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba]，这可能会继续影响孩子到学步期、学前班，甚至更远[gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba］．抑郁母亲的婴儿营养不良，整体健康状况不佳，腹泻发作更频繁，在极端情况下，可能发生母亲自杀和杀婴[gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba］．产后抑郁症通常是一个被忽视的健康问题，可能导致严重的并发症，应及时加以解决[gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

由于PPD没有单一的病因，单一的预防或治疗方法是无效的。有必要采用一种结合心理、社会心理和生物学预测因素的多因素方法，以考虑各种病因因素和个体差异[gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba］．一个有效的PPD预测模型可以帮助卫生保健提供者早期识别和有效管理高危患者[gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba]，以先前研究的证据探索这种可能性和可行性[gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

机器学习(ML)算法大致分为3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[gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba］．基于ml的预测模型越来越受欢迎，因为它可以将大量数据整合到单个模型中，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。ML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。这使得数据中的模式能够更容易和准确地识别，并从数据源中做出更准确的预测(例如，更准确的诊断和预后)[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba］．ML已用于精神病学的预测[gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba］．ML方法已成功用于预测重度抑郁症的持续性、慢性和严重程度[gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba]，以及治疗反应[gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba］．建立良好ML模型的关键在于严格选择合适的特征和算法[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba］．最近，一项关于ML在精神健康领域应用的范围综述发现，190多项研究将ML应用于精神障碍的检测和诊断，60多项研究用于预测精神健康问题的进展[gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba］．这些研究报告了使用电子健康记录(EHRs)、情绪评分量表、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[gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba］．在抑郁症预测研究中，常见的ML算法有两种，即支持向量机(SVM)算法和随机森林(RF)算法[gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba］．采用这两种方法的抑郁症预测研究均取得了较好的结果[gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

有一种观点认为，ML将帮助精神健康从业者比目前在《精神疾病诊断与统计手册》中所做的更客观地重新定义精神疾病[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba]并有助于早期识别这些疾病，使干预措施更有效[gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba］．因此，除了疾病模型的改进之外，ML还可以通过描述高危人群、个性化和发现药理治疗方法来有益于精神病学[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba］．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文献综述是中肯和及时的。这篇综述旨在提供一个关于ML应用于预测PPD的文献的简明快照。以前的综述已经证明了ML技术在一般抑郁症和心理健康方面是稳健和可扩展的，但迄今为止还没有一篇综述描绘了ML在孕产妇心理健康研究和实践中的应用。我们的总体目标是检查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和最近在心理健康研究中使用机器学习，我们选择特别关注于广泛探索研究活动的性质，正如Arksey和O 'Malley的第一个目标所述[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

希望这一范围综述将(1)告知心理健康研究人员ML在PPD预测中的方法和应用，(2)确定最佳性能算法，(3)确定最佳性能算法的评估标准。gydF4y2Ba

Arksey和O 'Malley框架除了用于范围审查的方法改进之外还被使用[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba］．我们的方法也与PRISMA-ScR(用于范围评估的系统评估和元分析扩展的首选报告项目)检查表一致[gydF4y2Ba 31gydF4y2Ba］．选择了一种范围审查方法来绘制使用ML预测PPD的文献主体，包括更广泛的研究设计和方法，以提供所审查材料的描述性概述。gydF4y2Ba

搜索策略改编自Shatte等人[gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba，这是一篇关于大数据在心理健康领域应用的类似综述。由于ML和PPD跨越跨学科领域，在健康和信息技术数据库中进行了搜索。首先，利用PsycINFO和PubMed等健康相关研究数据库进行文献检索。接下来，搜索信息技术数据库IEEE Xplore和ACM数字图书馆。最后，搜索了索引这两个领域的数据库，包括Scopus和Web of Science。相关研究的检索期于2020年9月进行。搜索词包括以下术语的变化:gydF4y2Ba

对标题、关键字和摘要进行搜索gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba进入数据库搜索链接不同类别(a, b, c)的搜索词。截断符号(*)用于搜索搜索词的所有可能形式(gydF4y2Ba 多媒体附件1gydF4y2Ba)．采用正向参考文献检索(Forward reference searching，即查阅这些文章中所引用的文献)和反向参考文献检索(backward reference searching，即回顾这些文章中所引用的文献)来识别符合纳入标准的进一步研究。gydF4y2Ba

文章被纳入和排除(gydF4y2Ba 文本框1gydF4y2Ba)，如符合下列条件，便会进行检讨。gydF4y2Ba

对于数据提取和分析，我们使用了在类似的范围审查中已经使用的相同框架[gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba］．对于每篇文章，提取的数据涉及(1)研究的总体目标，即预测和重点领域，即PPD;(2)输入数据使用的类型;(3)采用的ML算法类型;以及(4)性能最佳的算法，即结果。gydF4y2Ba

为了分析数据，采用叙事回顾综合方法[gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba]被选中来捕捉广泛的研究，研究ML和大数据对PPD预测的影响。考虑到旨在确定大数据和孕产妇心理健康跨学科领域的研究活动，人们认为不适宜进行荟萃分析。gydF4y2Ba

使用搜索词组合的搜索策略识别出1392篇文章，这些文章在其摘要或标题中包含了每个类别的搜索词(PRISMA-ScR流程图)。相关文章发表年份范围为2009-2021年。共有24篇文章是重复的。KS和AFK进行了数据库搜索。两名作者阅读了368篇文章的摘要，以对本次范围审查的资格进行初步筛选。其中347人被排除在外，因为他们没有专门关注PPD。共选取了21篇文章进行全文综述，其中3篇为会议论文且仅为摘要，4篇未使用ML预测PPD。这导致总共14项研究样本，包括一项预印本研究和一项专注于预测父亲PPD的研究，根据所有作者，这些研究符合纳入标准(gydF4y2Ba 图1gydF4y2Ba)．2位作者(包括KS和AFK)对所选的14项研究进行了全面综述。ZAB最终批准后，双方达成共识。在随后的叙事分析中，我们重点介绍了14项使用ML模型预测PPD的研究(见gydF4y2Ba 表1gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba为主要研究特点的总结)。gydF4y2Ba

ML活动的叙述合成，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;然而，大多数文章都是最近发表的。2009年的第一篇文章[gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba]以及2014年的下一项研究[gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba]，最近发表速度加快，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，而其他研究则专注于比较不同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

当我们检查这14项研究时，我们确定了7项亚组研究，这些研究报告了使用基于ml的模型来预测PPD，使用临床或医院数据和EHRs。其他5项研究报告了ML算法在PPD预测中的应用，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、训练和测试程序的细节。在剩下的2项研究中，一项报告使用了人口数据，另一项报告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，如患者健康问卷-9、患者健康问卷-2、爱丁堡产后抑郁量表、产后抑郁预测因子量表，以及医院和EHR数据中的ICD-9和ICD-10代码进行评估，而使用语言特征从社交网络的文本数据中预测PPD。gydF4y2Ba

所有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)报告使用了不止一种算法，而一项研究仅使用回归模型来为其数据建立统计模型。其中包括支持向量机(n=8) logistic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)，函数梯度增强(n=1)，弹性网络方法(n=1)， k-近邻(kNN;n=2)，随机梯度增强(n=1)，被动攻击性分类器(n=1)，集成分类器(n=1)。用于开发ML算法的数据类型包括EHRs，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

在所选的研究中，表现最好的ML算法存在相当大的异质性。为了报告最佳性能的算法，大多数研究使用了灵敏度、特异性和曲线下面积(AUC)。只有5项研究描述了使用5倍或10倍交叉验证的交叉验证技术方法。一项研究报道，在4种ML算法中，包括朴素贝叶斯、LR、SVM和ANN，根据G函数，朴素贝叶斯作为产后第一周PPD的预测模型，在灵敏度和特异性之间取得了最好的平衡，其值为0.73 [gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba］．另一项使用6种ML模型的研究，包括SVM、RF、朴素贝叶斯、l2正则化LR、XGBoost和DT，报告了SVM的性能最好，SVM、l2正则化LR、RF、朴素贝叶斯和XGBoost的性能差异很小，尽管在敏感性和特异性方面存在差异[gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba］．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)。射频方法下面积最大，AUROC值为0.884，其次为支持向量机，AUC值为0.864 [gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在SVM和RF算法中，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) [gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba］．训练了5种ML算法:RF、DT、XGBoost、正则化LR和多层感知器。LR与L2正则化被发现是使用可用数据到分娩的最佳算法。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) [gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba］．与随机梯度下降和被动攻击性分类器相比，SVM在验证阶段的F1方面的结果略好[gydF4y2Ba 41gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

托尔塔哈达等[gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba]开发了4种使用多层感知器预测PPD的模型，并使用保留策略用精度的几何平均值评估它们。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称，保留验证表明，多层感知器优于一项研究中使用的SVM和LR等其他技术，其抑郁症含量识别的准确率为91.7%，PPD含量预测的准确率高达86.9% [gydF4y2Ba 40gydF4y2Ba］．另一项使用梯度增强和弹性网方法的研究报告称，增强树算法生成了性能最佳的模型，在验证数据中预测产后精神病入院具有良好的辨别能力(AUC 0.80, 95% CI 0.76-0.83)，并实现了良好的校准。该模型优于基准LR模型和弹性净模型[gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba］．Natarajan等[gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba]报道了一种成功的函数梯度增强算法，证明了ML在预测PPD方面的潜力。gydF4y2Ba

霍奇曼等人[gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba]使用基于梯度增强DTs的XGBoost算法构建了一个模型，并使用AUROC评估了整个模型的预测性能。95%的ci是用自举法估计的。预测模型的AUC为0.712 (95% CI 0.690-0.733)，在第90百分位风险阈值处的敏感性为0.349，特异性为0.905，识别ppd的比率比总体集高出3倍以上(阳性和阴性预测值分别为0.074和0.985)。gydF4y2Ba

在使用回归模型开发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[gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba］．预测模型被开发为一系列支持向量机分类器，使用行为、情感、语言风格和讨论主题作为特征。仅结合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，这可能对筛选有用[gydF4y2Ba 42gydF4y2Ba］．一项使用医院数据的研究表明，集合分类器是预测怀孕相关心理障碍的主要解决方案[gydF4y2Ba 43gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

许多研究没有提及使用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。研究报告了使用标准库用于数据准备(例如，缺失变量)，各种典型的ML模型，以及自然语言处理(NLP)分析(如主题建模)，包括在它们的标准包中，如R。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。这可能表明了文献中对检测和诊断的广泛关注，这些文献通常是使用大型、回顾性的、标记的数据集设计的，非常适合分类任务[gydF4y2Ba 45gydF4y2Ba］．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的目的和数据集。没有一项研究明确地将ML性能与其他传统统计分析进行了比较。在所有的研究中，ML方法都帮助研究人员回答了他们的研究问题。gydF4y2Ba

一项利用医院数据预测PPD的队列研究报告，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[gydF4y2Ba 46gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 47gydF4y2Ba］．同样的研究提出，当数据集较小时，SVM在PPD的预测研究中比RF更实用[gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba］．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。它侧重于将一组可用数据中的结构性风险降至最低[gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba］．它具有显著的优势，在可用样本数据相对较少的情况下表现良好[gydF4y2Ba 48gydF4y2Ba］．SVM是一种分类器，它使用核将输入数据转换为多维超平面，以区分2类[gydF4y2Ba 49gydF4y2Ba］．Jiménez-Serrano等[gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba]收集了来自西班牙7家医院的产后妇女的数据，并使用爱丁堡产后抑郁量表评分作为结局指标，训练了基于SVM的产后抑郁预测模型。Natarajan等[gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba]以社交媒体为数据源，基于173位母亲的心理健康数据，建立基于支持向量机的PPD预测模型。德乔杜里[gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba]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。由于这些研究要么针对不同的人群，要么使用不同的方法来检测PPD的发生，因此模型预测效果不容易比较[gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

相比之下，RF模型是使用DT作为基本分类器建立的。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度相对较低，能够输出特征重要性[gydF4y2Ba 50gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 51gydF4y2Ba］．RF是一种集成学习方法，它通过构建大量的dt并输出由大多数树投票选出的类[gydF4y2Ba 52gydF4y2Ba]，以及Shin等[gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba]报告了RF是预测PPD表现最好的算法。gydF4y2Ba

托尔塔哈达等[gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba]利用西班牙7家综合医院2003年至2004年的数据，利用多层感知器和修剪方法开发了另一种针对西班牙孕妇的PPD预测模型。人工神经网络在描述区分模式和从复杂和有噪声的数据集中获得意义方面具有非凡的能力。在全科医学中已广泛应用于疾病的鉴别诊断、分类、预测和病情预后。例如，ann已应用于临床数据诊断痴呆症[gydF4y2Ba 53gydF4y2Ba]以及最近使用混合效应神经网络预测阿尔茨海默病[gydF4y2Ba 54gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

关于哪个ML模型评估指标是最好的，有很多争论[gydF4y2Ba 55gydF4y2Ba］．理解所报告的ML评估指标变得更加困难，因为不同的性能参数经常提供相互冲突的结果，而最佳ML算法也在很大程度上取决于数据集的组成[gydF4y2Ba 56gydF4y2Ba］．一些经过回顾的研究报告了不同程度的准确性，并且并不总是明确地表明结果绩效指标的意义。由于产后抑郁对母亲和婴儿有负面影响[gydF4y2Ba 57gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 58gydF4y2Ba]，例如对母亲身心健康的负面影响、母婴关系的密切程度以及婴儿发育，因此在保持高AUROC值的同时，拥有一个高灵敏度的模型是很重要的。评估抑郁症预测模型的指标选择在不同的研究中有所不同。例如，Natarajan等人[gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba和德·乔杜里[gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba]强调了该模型预测PPD的准确性。Jiménez-Serrano等[gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba]强调了模型的敏感性和特异性。两者之间的差额就是几何平均数。AUROC也被广泛用于评估模型的综合性能[gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

PPD是一个非常普遍的问题，但经常未被发现，导致严重的治疗延误[gydF4y2Ba 59gydF4y2Ba］．EHRs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有潜力通过分类和分析临床记录中的数据来补充临床实践[gydF4y2Ba 60gydF4y2Ba］．自然语言处理是分析人类语言并将其编码为文本的计算机化过程[gydF4y2Ba 61gydF4y2Ba]， ML算法可以分析并用于预测结果[gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba］．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。gydF4y2Ba 63gydF4y2Ba］．ML是一种强有力的技术，能够分析这些数据。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产后抑郁症风险方面的负担[gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在我们回顾的研究中，经历PPD的个体是通过筛查调查，他们在社交媒体，Twitter, Facebook或Reddit上公开分享诊断，并通过他们的语言和基于网络的活动模式与对照用户区分开来[gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 40gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 42gydF4y2Ba］．自动化检测方法可以通过对社交媒体的大规模被动监测来帮助识别抑郁症患者或其他有风险的人，并在未来补充现有的筛查程序[gydF4y2Ba 64gydF4y2Ba］．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ML技术的利用下[gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

最后，在心理健康应用中使用ML技术时，还需要考虑一些挑战。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，机器学习不会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ML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，除了临床知识和现有的研究证据之外，ML可能成为循证实践的一部分。心理健康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ML算法的临床有用性反馈)，以继续推进ML在心理健康领域的应用。分析gydF4y2Ba 大数据gydF4y2Ba在临床结果方面，除了遗传、生物医学、行为、环境和人口统计学特征外，还可以帮助预测孕产妇抑郁症。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，以支持更好的高危患者预测模型[gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba］．通过这种方式，ML为分析大数据中的具体研究问题提供了一个解决方案[gydF4y2Ba 66gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

这项研究有一些局限性。这一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。为了符合范围评价的目的，我们没有提前确定具体的研究设计，也没有评估纳入研究的质量[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba］．此外，由于搜索方法的限制，可能会漏掉一些相关文章，例如，广泛的搜索词和排除非同行评议文献。这是范围回顾研究中报道的一个常见限制，归因于在快速时间框架内保持分析广度和深度之间的平衡[gydF4y2Ba 67gydF4y2Ba］．这篇综述成功地绘制了ML用于PPD预测的横截面文献，并为研究人员和临床医生了解ML在该领域的潜力提供了有用的综合。本研究没有检验单个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回顾，在我们的结果表中概述的框架的指导下，即特定ML技术在特定临床应用的特定数据类型中的有效性。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，ML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，ML可以明显提高PPD早期的检出率。对ML应用于识别潜在PPD预测因子的研究已显示出积极的结果。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额外益处。ML技术和ML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。随着机器学习工具对研究人员和临床医生越来越容易使用，预计该领域将继续增长，心理健康的新应用也将随之而来。进一步的临床研究合作需要对ML算法进行微调，以用于预测和治疗。随着ML算法的不断完善和改进，它有可能帮助临床医生在更早的阶段识别出母亲的精神疾病，因为基于个人的独特特征，干预可能是更有效和个性化的治疗。 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