文献综述
1.选题目的和意义：抑郁症是当前社会广泛存在且日益严峻的心理疾病，其不仅严重影响患者的身心健康，也给患者的家庭和整个社会造成沉重负担。
迄今为止，抑郁症的发病机制尚不清楚，但已有许多研究发现其与复杂的遗传因素、表观遗传因素和环境相互作用有关，例如TPH2基因相关位点的甲基化水平与抑郁症等心理疾病的发生、发展存在不同程度的关联。
WHO专家指出，抑郁症和其他疾病一样，越早发现和治疗，效果越好。
如果在抑郁症高风险状态进行干预，疗效更令人满意，同时可以节约大量医疗成本。
对于有易感素质的高危人群，如果不能尽早预测、干预，就很有可能发展成为重度抑郁、双相障碍等严重精神疾病，这类疾病具有高复发率、高自杀率、高致残率等特点，最终会给个人、家庭乃至整个社会带来沉重负担。
为此世界多国将精神心理疾患等重大疾病的早诊早治技术列为一个重要发展目标，研究针对抑郁风险的早期预测理论及方法，为早期干预并降低抑郁症的发病率，减少精神疾病带来的经济和社会损失打下基础。
然而由于实际医疗资源的有限性和疾病诊断过程的复杂性，现有的医疗条件难以满足日益增长的就诊需求；此外,医疗信息化技术的发展也使医疗机构积累了大量的医疗数据；因此，机器学习研究以数据作为经验来构建模型，随着机器学习技术的不断发展，传统的医疗与健康服务模式正在发生巨大的转变。
目前，大数据已成为公认的资源，绝大部分的医院都建立了相应的信息系统来记录在医疗服务过程中产生的大量数据,如HIS系统、电子病历系统以及移动护理系统等，这些医疗系统记录着大量关于病患的个人信息、就诊数据以及相关病历等一系列医疗数据，为机器学习技术在医疗领域的应用提供了良好的数据基础。
医生借助人工智能对病人进行诊断和健康管理将成为大势所趋，研究利用现有医疗数据服务于临床，研究机器学习在疾病诊断中的应用，构建疾病辅助诊断模型，风险分层、诊断和分类以及生存预测，对于提高医务工作者工作效率、降低误诊率、优化医疗资源配置等具有重要意义。
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