Op machine learning gebaseerde classificatie van symptoomclusters en online cognitieve gedragstherapie

Om het geïdentificeerde knelpunt te doorbreken, zullen we een cross-sectioneel onderzoek uitvoeren om een ​​symptoomclustermodel voor depressie en angst te ontwikkelen. Een breed scala aan statistische methoden en machine learning-benaderingen werden onderzocht, en een samenhangend hiërarchisch clusteralgoritme zal worden gebruikt. Na de ontwikkeling van het model zal een symptoomgericht interventieprogramma, gebaseerd op probleemoplossende therapie, worden geformuleerd. Er wordt van ons verwacht dat we onderzoeken of het gebruik ervan voor het personaliseren van op symptomen afgestemde psychologische behandeling kan leiden tot betere patiëntresultaten, vergeleken met de gebruikelijke zorg. Verwacht wordt dat dit project een nieuwe en precieze methode voor emotiemanagement zal opleveren, die een gestandaardiseerd interventietraject zal opleveren dat screening combineert met behandeling voor de beheersing van depressiesymptomen en angstsymptomen. Een preciezere interventie, afgestemd op individuele symptomen, kan belangrijk inzicht bieden in het verbeteren van de uitkomsten voor de patiënt, evenals een gestandaardiseerd traject voor stemmingsmanagement gericht op vroege detectie en interventie voor buurtbewoners.