摘要

抑郁障碍和双相情感障碍是临床上常见的情绪障碍，目前的诊断方法主要依赖于主观的临床评估，容易造成误诊。因此，区分这两种疾病的鉴别诊断显得尤为重要。近年来，机器学习在精神疾病研究领域变得越来越热门。作为一种数据处理方式，机器学习能够将复杂的数据可视化，并在疾病的诊断、预测治疗结果等方面展现出独特优势。本文综述了近年来精神疾病领域中机器学习的研究进展，总结了其在处理临床特征、生物标志物、神经影像学和脑电图等数据方面在鉴别抑郁障碍和双相情感障碍中的应用。同时，对未来研究提出了新的展望。

关键词