本书从人工智能关键技术与心理疾病诊疗的交叉融合视角出发，系统介绍多模态学习、集成学习、标签不确定学习和大模型等前沿机器学习方法的基本原理与技术体系，重点阐述了这些技术在心理疾病早期筛查、辅助诊断、疗效评估及健康干预等方面的具体应用与系统实现路径。内容涵盖从心理健康多模态数据采集、预处理与特征融合到疾病预测模型构建、优化与业务系统集成的全流程方法，并对脑电信号分析、医疗影像识别、多模态时间序列挖掘和大模型垂直化应用等关键方向的核心算法与典型案例进行了深入剖析。同时，本书从理论基础、技术方法和临床应用等多个维度，系统地总结和归纳了人工智能在心理健康领域的交叉研究进展，为读者全面展示了该跨学科领域的最新研究成果与发展趋势。

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