Machine Learning-baserad klassificering av symtomkluster och online-KBT

För att bryta igenom den identifierade flaskhalsen kommer vi att genomföra en tvärsnittsstudie för att utveckla en symtomklustringsmodell för depression och ångest. Ett brett utbud av statistiska metoder såväl som metoder för maskininlärning undersöktes, och en sammanhållen hierarkisk klustringsalgoritm kommer att användas. Efter utveckling av modellen kommer ett symtommatchat interventionsprogram baserat på problemlösningsterapi att formuleras. Vi ska undersöka om dess användning för att personifiera symtommatchad psykologisk behandling kan leda till förbättrade patientresultat, jämfört med vanlig vård. Detta projekt förväntas ge en ny och exakt metod för känslohantering, som kommer att tillhandahålla en standardiserad interventionsväg som kombinerar screening med behandling för hantering av depressionssymptom och ångestsymptom. En exakt intervention som matchas till individuella symtom kan ge viktig insikt i att förbättra patientresultatet såväl som en standardiserad stämningshanteringsväg inriktad på tidig upptäckt och intervention för invånare i samhället.