90%准确率，机器学习可预测儿童患有品行障碍的几率

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品行障碍（Conduct Disorder, CD）指18岁以下儿童青少年期出现的持续性反社会型行为、攻击性行为和对立违抗行为，如打架、恐吓威胁他人、虐待动物等。中国国内的调查发现患病率1.45%～7.35%，患病高峰年龄为13岁。

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一项发表在爱思唯尔旗下 Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging 期刊的研究发现，机器学习可以有效评估儿童品行障碍（CD）的风险因子，并精准预测其后续发展。专家们指出，诱发品行障碍的因素有很多，包括生理原因、心理状态和社会环境影响。

研究人员使用2300多名9-10岁之间，参加青少年脑认知研究（ABCD-study）的儿童作为数据样本来源。

通过对儿童的生理、心理和社交发展情况3个方面的纵向研究后，研究人员对数据进行了评估，并已确定了可用于预测品行障碍的风险因子。

为了更好地开展研究，研究人员们使用先前确定的生理、心理和社会领域的多种风险因子来“训练”他们的机器学习模型。

该模型准确地预测了这些孩子两年内是否会出现品行障碍情况，准确率超90%。

能够精准预测到哪些孩子有可能出现品行障碍问题，将有助于研究人员和医护人员为青少年设计干预措施，以期最大限度地降低、甚至预防品行障碍对儿童及其家庭的不良影响。

我们利用任务态功能性磁共振成像（fMRI）来调查奖励机制的效用，令人惊讶的是，结果表明如果母亲受抑郁影响，其孩子后期患抑郁的风险大小并非取决于母亲的情绪本身，而更多是是母亲对孩子情绪行为的反应。

——Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging 编辑，医学博士  Cameron Carter

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ISSN:2451-9022

CiteScore: 8.6 

影响因子：6.204

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英文原文作者：Srishti Singh Sisodia

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