Model de Învățare Automată pentru Predicția Depresiei Utilizând Caracteristici Clinice, Date Cognitive, Microstate-uri EEG și Biomarkeri Inflamatori

Acest studiu a dezvoltat modele de învățare automată care integrează caracteristici clinice, funcția cognitivă, microstate-uri EEG și marcatori ai inflamației serice pentru a îmbunătăți diagnosticul obiectiv al depresiei la 115 pacienți depresivi și 66 de persoane din grupul de control. Șase algoritmi au fost antrenați pe date de bază și validați pe date de urmărire pentru a identifica modelul predictiv optim pentru detectarea depresiei.