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摘要
随着抑郁症诊疗技术的发展，各种抑郁症相关的临床数据量急速扩增，机器学习技术恰好适用于大数量、多维度、多模态的数据，通过机器学习技术自动学习抑郁症诊疗数据中的特征，利用数据特征对抑郁症进行疾病诊断、疗效预测，达到抑郁症辅助诊断的目的。本文从机器学习在不同种类临床数据上应用的角度对文献进行了系统性分析，总结了机器学习在抑郁症辅助诊断领域的通用研究流程及常用研究方法，并展望未来的研究方向以及面临的挑战。
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单位河南省精神病医院; 第二临床学院; 新乡医学院
