通过多变量预测建模提升儿童精神病理学的诊断与预后预测：我们在哪里，需要走向何方？

计算科学与机器学习的进步为在近期改善心理健康照护的可及性与质量提供了契机。将这些工具应用于儿童失调性精神病理与注意缺陷/多动障碍尤具意义，因为这些疾病常见且给医疗系统带来沉重负担；早期识别与有效治疗能够改变终生的发展轨迹。预测工具的成功开发与验证将使临床医生能够：1）高效、准确地筛查诊断，即使在行为或心理健康训练有限的机构中也是如此；2）分配稀缺的行为健康资源；3）围绕风险—获益决策与儿童及家庭更有效地合作；4）在危机出现之前启动个体化治疗方案。然而这项工作充满挑战。在此，我们概述了一些我们认为最为紧迫的概念性、实践性与计算性挑战。我们提出推动该领域前进的可能路径：将个体差异视为预测信息而非噪声；考虑传统上超出诊断实践范围的新型表型特征，如认知与气质相关的情绪特征；加强跨学科合作，包括与患者及服务提供者等利益相关方的合作，以确保稳健的模型开发与评估，直接回应临床目标。我们为严格检验内部与外部验证以及处理临床效用提供了具体建议，以促进临床转化。随着该领域开展这项工作，审慎思考谁正在获得帮助、谁可能因现有数据来源的局限与泛化性的限制而被落下，将至关重要。

中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。