Despite being one of the most commo

Despite being one of the most common mental disorders, depression is still not well-understood in both research and clinical practice settings. Not all patients present with the same symptoms, which can make it a difficult illness to diagnose. While scientists are hopeful that artificial intelligence can make some order out of the jumble of subjective criteria used to diagnose and treat depression, to date, computational studies still have limitations that have held up the application of machine learning methods in the clinic.This story originally appeared on Massive Science, an editorial partner site that publishes science stories by scientists. Subscribe to their newsletter to get even more science sent straight to you.“Diagnostic heterogeneity,” meaning the broad, non-specific symptoms patients present, has been a long-standing criticism of the American Psychiatric Association’s diagnostic tool, the DSM-V, as well as the various scales used to measure depression severity. For example, the DSM-V allows for a high degree of symptom overlap across multiple disorders, which means that a certain combination of symptoms could be diagnosed as two different disorders, a situation clinicians call comorbidity. However, two individuals could also share the same diagnosis with little — if any — symptom overlap. This raises concerns about the validity of saying they have the same condition, especially since finding the right treatment for an individual with depression is done on a trial-and-error basis that can take months.

結果 (繁體中文) 1:

儘管是最常見的精神障礙之一，抑鬱症仍然沒有在研究和臨床實踐的設置很好理解的。並非所有患者目前相同的症狀，它可以使一個困難的疾病診斷。雖然科學家們希望，人工智能可以使一些順序出用於診斷的主觀標準和治療抑鬱症，迄今混亂的，計算的研究仍然有已經舉行了在臨床機器學習方法的應用局限性。

這個故事最初出現在大規模的科學，即由科學家發布科學新聞的社論合作夥伴的網站。訂閱他們的通訊得到直接寄到你更加科學。

“診斷異質性”，意思是廣闊的，非特異性症狀的病人目前，已在美國精神病學協會的診斷工具，在DSM-V，以及用來衡量抑鬱症的嚴重程度的不同規模的一個長期存在的批評。例如，DSM-V允許高程度的症狀重疊跨越多個障礙，這意味著症狀的特定組合可以被診斷為兩種不同的疾病，狀況臨床醫生打電話合併症。然而，兩個人也可以用一點共享相同的診斷 - 如果有的話 - 的症狀重疊。這就提出了特別是找到合適的治療抑鬱症的個體試錯性，可以採取個月完成約說，他們有相同的條件下，的有效性存有疑慮。

結果 (繁體中文) 2:

儘管抑鬱症是最常見的精神障礙之一，但在研究和臨床實踐環境中，抑鬱症仍然沒有得到很好的理解。並非所有患者都存在相同的症狀，這可能使它很難診斷的疾病。雖然科學家希望人工智慧能夠從用於診斷和治療抑鬱症的主觀標準的混亂中做出一些決定，但迄今為止，計算研究仍有限制阻礙機器的應用在診所學習方法。

這個故事最初出現在《大規模科學》上，這是一個編輯合作夥伴網站，發佈科學家的科學故事。訂閱他們的時事通訊，獲得更多的科學直接發送給你。

"診斷異質性"，即患者存在的廣泛、非特異性症狀，長期以來一直是對美國精神病學協會的診斷工具DSM-V以及用於測量抑鬱症嚴重程度的各種尺度的批評。例如，DSM-V 允許在多種疾病之間實現高度的症狀重疊，這意味著某種症狀組合可以診斷為兩種不同的疾病，這種情況臨床醫生稱之為合併症。然而，兩個人也可以共用相同的診斷，很少-如果有的話-症狀重疊。這引起了人們對於說他們有同樣病情的有效性的擔憂，特別是因為為抑鬱症患者找到正確的治療是在試驗和錯誤的基礎上進行的，可能需要幾個月。

結果 (繁體中文) 3:

儘管抑鬱症是最常見的精神障礙之一，但無論是在研究還是臨床實踐中，人們對它的認識仍不甚清楚。並非所有的病人都有相同的症狀，這會使診斷變得困難。雖然科學家們希望人工智慧能够對診斷和治療抑鬱症的各種主觀標準進行一些整理，但迄今為止，計算研究仍然存在一些限制，阻礙了機器學習方法在臨床上的應用。
這篇報導最初出現在《海量科學》（Massive Science）上，這是一個發表科學家科學報導的編輯合作網站。訂閱他們的時事通訊，讓更多的科學直接發送給你。
“診斷異質性”是指患者存在的廣泛的、非特异性的症狀，長期以來一直是對美國精神病協會診斷工具DSM-V以及用於量測抑鬱症嚴重程度的各種量表的責備。例如，DSM-V允許在多個疾病之間有高度的症狀重疊，這意味著某些症狀的組合可以被診斷為兩種不同的疾病，臨床醫生稱之為共病。然而，兩個人也可以共亯相同的診斷，很少-如果有的話-症狀重疊。這引起了人們對說他們有同樣情况的有效性的擔憂，特別是因為為抑鬱症患者找到正確的治療方法是在反復試驗的基礎上進行的，可能需要幾個月的時間。