Visions modernes de l'apprentissage automatique pour la psychiatrie de précision

À la lumière des Critères de domaine de recherche (RDoC) de l'Institut national de la santé mentale (NIMH), l'avènement de la neuroimagerie fonctionnelle, de nouvelles technologies et méthodes offrent de nouvelles opportunités pour développer des pronostics et diagnostics précis et personnalisés des troubles mentaux. Les technologies d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA) jouent un rôle de plus en plus critique dans la nouvelle ère de la psychiatrie de précision. Combiner le ML/IA avec des technologies de neuromodulation peut potentiellement fournir des solutions explicables dans la pratique clinique et un traitement thérapeutique efficace. Les technologies portables et mobiles avancées appellent également à un nouveau rôle du ML/IA pour le phénotypage numérique dans la santé mentale mobile. Dans cette revue, nous fournissons une revue complète des méthodologies et applications ML en combinant neuroimagerie, neuromodulation et technologies mobiles avancées dans la pratique psychiatrique. Nous examinons également le rôle du ML dans le phénotypage moléculaire et l'identification de biomarqueurs inter-espèces dans la psychiatrie de précision. Nous discutons également de l'IA explicable (XAI) et de la neuromodulation dans une approche humaine-en-boucle et soulignons le potentiel du ML dans l'extraction d'informations multimédia et la fusion de données multimodales. Enfin, nous abordons les défis conceptuels et pratiques de la psychiatrie de précision et mettons en lumière les opportunités du ML dans la recherche future.