論文の概要: Computational Mechanism for the Effect of Psychosis Community Treatment:
A Conceptual Review from Neurobiology to Social Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13924v1
- Date: Thu, 25 Mar 2021 15:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-26 13:29:00.486387
- Title: Computational Mechanism for the Effect of Psychosis Community Treatment:
A Conceptual Review from Neurobiology to Social Interaction
- Title（参考訳）: 精神病コミュニティ治療の効果の計算機構 : 神経生物学から社会的相互作用へ
- Authors: David Benrimoh, Ely Sibarium, Andrew Sheldon, Albert Powers
- Abstract要約: 従来の計算モデルから、重要で複雑なエビデンスベースの臨床介入への洞察の適用について議論します。
早期精神病とアサーティブ・コミュニティ治療における専門診療所の調整を含む。
この構造と予測可能性は、精神病の感覚情報に与えられる比較的低い精度と直接的に対応していると論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The computational underpinnings of positive psychotic symptoms have recently
received significant attention. Candidate mechanisms include some combination
of maladaptive priors and reduced updating of these priors during perception. A
potential benefit of models with such mechanisms is their ability to link
multiple levels of explanation. This is key to improving how we understand the
experience of psychosis. Moreover, it points us towards more comprehensive
avenues for therapeutic research by providing a putative mechanism that could
allow for the generation of new treatments from first principles. In order to
demonstrate this, our conceptual paper will discuss the application of the
insights from previous computational models to an important and complex set of
evidence-based clinical interventions with strong social elements, such as
coordinated specialty care clinics in early psychosis and assertive community
treatment. These interventions may include but also go beyond
psychopharmacology, providing, we argue, structure and predictability for
patients experiencing psychosis. We develop the argument that this structure
and predictability directly counteract the relatively low precision afforded to
sensory information in psychosis, while also providing the patient more access
to external cognitive resources in the form of providers and the structure of
the programs themselves. We discuss how computational models explain the
resulting reduction in symptoms, as well as the predictions these models make
about potential responses of patients to modifications or to different
variations of these interventions. We also link, via the framework of
computational models, the experiences of patients and response to interventions
to putative neurobiology.
- Abstract（参考訳）: ポジティブな精神病症状の計算基盤が近年注目されている。
候補機構には、不適応優先のいくつかの組み合わせと、知覚中のこれらの先行の更新の削減が含まれる。
このようなメカニズムを持つモデルの潜在的な利点は、複数のレベルの説明をリンクする能力である。
これは精神病の経験を理解する方法を改善するための鍵です。
さらに, 第一原理からの新たな治療法の創出を可能にするメカニズムを提供することにより, より包括的な治療研究への道筋を示唆する。
これを実証するために,本稿では,従来の計算モデルから得られた知見を,早期精神病の専門病院やアサーティブ・コミュニティ治療など,強力な社会的要素を持つ重要かつ複雑なエビデンスベースの臨床介入に応用することについて論じる。
これらの介入は精神薬理学だけでなく、精神病を患う患者に構造と予測可能性を提供することも含んでいる。
この構造と予測可能性は、精神病の感覚情報に与えられる比較的低い精度と直接的に対応し、また、患者が提供者やプログラム自体の構造の形で外部認知リソースにアクセスできるようにする。
本稿では,患者の症状の減少を計算モデルがどのように説明するか,また,患者の症状に対する潜在的な反応や異なる介入に対する予測について論じる。
また,計算モデルの枠組み,患者の経験,神経生物学への介入に対する反応を結びつけた。
関連論文リスト
- Exploring the Impact of Reflexivity Theory and Cognitive Social Structures on the Dynamics of Doctor-Patient Social System [0.0]
医師-患者システムのための2つの異なるモデルを作成します。
1つは確立された仮定を維持し、もう1つは反射論と認知社会構造の理論を取り入れている。
両モデルにおける医師および患者エージェントの挙動を最適化するために,微生物遺伝アルゴリズムを用いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-08T23:23:13Z) - EmoScan: Automatic Screening of Depression Symptoms in Romanized Sinhala Tweets [0.0]
この研究は、抑うつのリスクがある個人を特定するために、ロマタイズド・シンハラのソーシャルメディアデータの利用を探求する。
言語パターン、感情、行動の手がかりを分析することにより、抑うつ症状の自動スクリーニングのための機械学習ベースのフレームワークが提示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T10:31:09Z) - Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.268245109828]
本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。
本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T05:20:57Z) - Precision psychiatry: predicting predictability [0.0]
私は精密精神医学の分野での10の課題をレビューします。
現実の人口と現実的な臨床結果の定義についての研究が必要である。
プラセボ効果や処方薬の非順守などの治療関連因子について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-21T13:10:46Z) - Counterfactual Explanations and Predictive Models to Enhance Clinical
Decision-Making in Schizophrenia using Digital Phenotyping [0.966840768820136]
統合失調症患者の症状の個人的変化を予測・検出・説明できる機械学習システムを提案する。
このシステムは、変更点アルゴリズムを用いて症状の減少を検知し、医療におけるシミュレーションされた継続的監視シナリオにおけるリコースとして反ファクト的説明を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T19:33:03Z) - Behavior quantification as the missing link between fields: Tools for
digital psychiatry and their role in the future of neurobiology [0.0]
現在の技術は、行動特性を改善するためのエキサイティングな機会です。
携帯電話のGPSやスマートウォッチの加速度計などの受動的センサーストリームを連続的に収集する新機能は、新しい疑問の道を開く。
理論上、現在の技術で捉えられるものには大きな可能性があるが、それ自体は大きな計算課題である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T17:45:10Z) - Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。
我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z) - Data-Centric Epidemic Forecasting: A Survey [56.99209141838794]
この調査は、様々なデータ駆動の方法論および実践的進歩を掘り下げるものである。
疫学的なデータセットと,流行予測に関連する新しいデータストリームを列挙する。
また,これらの予測システムの現実的な展開において生じる経験や課題についても論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-19T16:15:11Z) - Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of
Interpretability [82.29775890542967]
治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。
ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。
我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:59:05Z) - The world seems different in a social context: a neural network analysis
of human experimental data [57.729312306803955]
本研究では,先行・知覚的信号の精度を変化させることで,個人・社会的タスク設定の両方で人間の行動データを再現可能であることを示す。
トレーニングされたネットワークの神経活性化トレースの分析は、情報が個人や社会的条件のネットワークにおいて、根本的に異なる方法でコード化されていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-03T17:19:12Z) - Neuro-symbolic Neurodegenerative Disease Modeling as Probabilistic
Programmed Deep Kernels [93.58854458951431]
本稿では、神経変性疾患のパーソナライズされた予測モデリングのための、確率的プログラムによる深層カーネル学習手法を提案する。
我々の分析は、ニューラルネットワークとシンボリック機械学習のアプローチのスペクトルを考慮する。
我々は、アルツハイマー病の予測問題について評価を行い、深層学習を超越した結果を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-16T15:16:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。