모델 기반 인지 신경과학 접근법을 통한 계산 정신의학

정신과 연구는 위기에 처해 있습니다. 우리는 정신 질환의 증상 기반 설명에서 객관적인 계산 다차원 기능 변수 기반 설명으로 이동할 수 있도록 지원할 수 있는 신흥 분야인 계산 정신의학에 집중함으로써 현재의 도전에 대응하기 위한 노력을 강조합니다. 이 목표를 향한 최근의 노력을 조사하고, 이 연구 프로그램을 지원하기 위해 함께 형성되는 방법들의 집합을 설명합니다. 우리는 계산 정신의학에서 네 가지 수준을 식별합니다: (a) 다양한 심리적 과정의 지표인 행동 과제, (b) 생성적 심리적 과정을 식별하는 계산 모델, (c) 이러한 모델을 주체의 행동에 정량적으로 맞추는 것과 관련된 매개 변수 추정 방법, 그리고 (d) 임상적으로 의미 있는 조건과 개체의 하위 그룹을 식별하는 머신러닝 클러스터링 방법. 원칙의 증거로, 우리는 이러한 방법을 두 개의 서로 다른 데이터 세트에 적용합니다. 마지막으로, 우리는 향후 연구를 위한 도전을 강조합니다.