Maskinlæringsbasert klassifisering av symptomklynger og online CBT

For å bryte gjennom flaskehalsen som er identifisert, vil vi gjennomføre en tverrsnittsstudie for å utvikle en symptomklyngemodell for depresjon og angst. Et bredt spekter av statistiske metoder så vel som maskinlæringstilnærminger ble utforsket, og en sammenhengende hierarkisk klyngealgoritme vil bli brukt. Etter utvikling av modellen vil et symptomtilpasset intervensjonsprogram basert på problemløsningsterapi bli formulert. Vi skal undersøke om bruken av det for å tilpasse symptomtilpasset psykologisk behandling kan føre til forbedrede pasientresultater sammenlignet med vanlig behandling. Dette prosjektet forventes å gi en ny og presis metode for emosjonshåndtering, som vil gi en standardisert intervensjonsvei som kombinerer screening med behandling for håndtering av depresjonssymptomer og angstsymptomer. En presis intervensjon tilpasset individuelle symptomer kan gi viktig innsikt i å forbedre pasientresultatet, så vel som en standardisert stemningsbehandlingsvei rettet mot tidlig oppdagelse og intervensjon for beboere i lokalsamfunnet.