机器学习这个话题早已超越了它的起源--计算机科学，渗透了许多公共和私营行业以及各种学科。尽管机器学习技术和人工智能(AI)这两个术语经常被交替使用，但前者通常被认为是人工智能(AI)更广泛领域的一个子集。

医疗保健行业是机器学习技术的应用领域之一。目前，机器学习技术在医疗行业中应用最为广泛，它涉及到改善病人的身心健康。医疗行业机器学习应用的目标一般是提高临床对临床的了解和改善病人的护理。特别是，越来越多的研究集中于利用机器学习来改善病人的筛选、诊断、临床决策和具体治疗结果。

与机器学习在身体健康领域的应用相比，机器学习在心理健康领域的应用仍然相对落后，但我们高兴地看到，近年来关于机器学习改善人们心理健康的研究迅速增加。

心理健康是一个庞大的行业，机器学习研究在这一领域已经被广泛应用于许多课题，包括药物治疗、临床诊断、心理治疗结果等，它甚至可以预测严重精神疾病的发生。更具体地说，机器学习在心理健康领域的应用往往侧重于特定的诊断群体，有时甚至是对精神疾病的特定治疗。

目前，机器学习研究中最常见的诊断组也是心理健康中最常见的疾病--抑郁症。据估计，仅在美国，2017年就有1,700多万成年人至少经历过一次严重的抑郁症发作，占总人口的7%。尽管机器学习在抑郁症中的应用并不新鲜，但事实上，这项研究最近才开始取得重大进展。

对所有有关机器学习在抑郁症中的应用的论文进行文献分析后发现，第一篇相关论文是在1993年发表的，但直到1999年第二篇论文发表之后，每年都出现了平稳和缓慢的增长。最近，我们发现，关于抑郁症机器学习的研究正在增加，特别是在过去的三年中。

鉴于这一趋势，我们还处于抑郁症机器学习应用研究的早期阶段，这是一个很有前途和令人兴奋的研究领域，许多方面的研究还有待开展。