导师简介
如果你想申请英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所的博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析英国伦敦国王学院的Professor Daniel Stahl的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
导师是伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所(IoPPN)的医学统计学和统计学习教授。他于2006年加入IoPPN，目前担任生物统计学和健康信息学系副系主任，同时也是英国国家健康研究院(NIHR) Maudsley生物医学研究中心"临床试验、基因组学和预测"主题的副主管。
导师拥有丰富的学术和研究背景。在加入IoPPN之前，他曾在德国莱比锡马克斯·普朗克进化人类学研究所的发展心理学和灵长类动物学部门担任统计学家。此前，他还在苏格兰圣安德鲁斯大学数学与统计学院(2000-2001)和德国农业国家研究中心昆虫病毒学研究所(1999-2000)担任博士后研究员。1996-1997年期间，他在德国哥廷根的德国灵长类研究中心担任灵长类动物饲养研究科学家。
在教育背景方面，导师于1991年在德国蒂宾根大学获得生物学文凭学位。1998年，他与德国哥廷根灵长类研究中心和亚特兰大埃默里大学合作，在同一所大学获得行为生物学博士学位。随后，他在德国蒂宾根Mibeg研究所完成了"科学家生物统计学"（相当于硕士学位）的研究生学位。
研究领域
导师的研究兴趣主要集中在预测建模领域，这是21世纪精准医学的基石，涉及统计学、健康信息学和临床研究的交叉领域。他领导的"精准医学和统计学习"研究小组致力于通过开发风险预测、治疗反应识别和临床试验富集模型来推动精准精神病学的发展。
导师的主要研究兴趣包括：
1. 临床预测建模和精准精神病学：利用预测建模技术创建个性化医疗策略，改善患者预后。
2. 共病和预测建模：专门开发预测模型，以理解和预测患者群体中的共病情况。
3. 统计学和机器学习：利用先进的统计和机器学习算法分析和解释复杂的数据集。
4. 模型选择：实施严格的统计模型选择方法，确保研究结果的有效性和可靠性。
5. 中介和调节分析：分析临床变量之间关系的机制和条件，以理解和预测因果效应。
6. 预测建模中的缺失数据处理：开发和使用复杂的技术处理缺失数据，确保预测模型的稳健性。
7. 聚类分析：应用聚类分析方法识别、分类和理解数据集中的模式和关系。
8. 临床试验：作为高级试验统计学家参与设计、实施和分析旨在测试新干预措施和治疗方法的临床试验。
在教学方面，导师是"应用统计建模与健康信息学"硕士/研究生文凭/研究生证书项目的联合项目负责人。他是"预测建模"模块的负责人，并开设"路径分析和结构方程建模导论"课程。此外，他还为精神病学、心理学和神经科学研究所的学生和研究人员提供统计支持。
研究分析
1.《Neurocognitive measures of self-blame and risk prediction models of recurrence in major depressive disorder》
这篇论文发表在精神病学领域的顶级期刊之一上，研究重点是探讨重度抑郁症（MDD）复发的风险预测模型。研究团队使用神经认知测量方法来评估自责程度，并将其纳入预测模型中。主要发现包括：
a) 自责的神经认知测量与MDD复发风险显著相关。
b) 结合传统临床指标和神经认知测量的预测模型比单独使用临床指标的模型具有更高的预测准确性。
c) 该模型可能有助于早期识别高复发风险的MDD患者，从而制定更有针对性的干预策略。
这项研究对精神病学领域具有重要意义，为个性化治疗和精准医学在MDD管理中的应用提供了新的思路。
2.《Virtual Reality Therapy for the Negative Symptoms of Schizophrenia (V-NeST): A pilot randomised feasibility trial》
这篇论文探讨了虚拟现实疗法（VRT）在治疗精神分裂症阴性症状方面的可行性和潜在效果。
主要研究内容包括：
a) 设计并实施了一个针对精神分裂症阴性症状的虚拟现实治疗方案（V-NeST）。
b) 进行了一项小规模随机对照试验，评估V-NeST的可行性和初步效果。c) 分析了患者对V-NeST的接受度、依从性以及治疗前后阴性症状的变化。
研究结果表明，V-NeST在精神分裂症患者中具有良好的可行性和接受度，并且可能对改善阴性症状有潜在效果。这为精神分裂症的非药物治疗提供了新的方向，有望改善传统治疗方法难以解决的阴性症状问题。
3.《Clinical prediction models in psychiatry: a systematic review of two decades of progress and challenges》
这篇综述文章对过去20年精神病学领域临床预测模型的发展进行了系统回顾。主要内容包括：
a) 总结了精神病学各亚专业中临床预测模型的应用现状。
b) 分析了预测模型在诊断、预后和治疗反应预测等方面的进展。
c) 探讨了精神病学预测模型面临的挑战，如模型的外部验证、临床实施等问题。
d) 提出了未来研究方向，包括整合多模态数据、提高模型解释性等。
这篇综述为精神病学领域的研究者和临床医生提供了宝贵的参考，有助于推动精神病学预测模型的发展和应用。
4.《Assessment of somatosensory function and self-harm in adolescents》
这项研究探讨了青少年自伤行为与躯体感觉功能之间的关系。主要研究内容包括：
a) 评估了有自伤史的青少年和对照组的躯体感觉功能。
b) 分析了疼痛阈值、痛觉敏感性等指标与自伤行为之间的关联。
c) 探讨了躯体感觉功能异常是否可以作为自伤行为的潜在生物标志物。
研究发现，有自伤史的青少年在某些躯体感觉功能测试中表现出异常，这为理解自伤行为的神经生物学机制提供了新的视角，也为自伤行为的早期识别和干预提供了潜在的客观指标。
5.《Universal and selective interventions to promote good mental health in young people: Systematic review and meta-analysis》
这篇系统综述和荟萃分析评估了针对年轻人的普遍性和选择性心理健康干预措施的效果。主要内容包括：
a) 系统回顾了针对青少年和年轻成年人的心理健康促进干预研究。
b) 对不同类型干预措施（如学校基础、社区基础、数字化干预等）的效果进行了荟萃分析。
c) 评估了干预措施对抑郁、焦虑等常见心理健康问题的预防效果。
研究结果为制定青少年心理健康促进策略提供了重要依据，有助于政策制定者和实践者选择最有效的干预方法。
6.《Developing an individualized risk calculator for psychopathology among young people victimized during childhood: A population-representative cohort study》
这项研究开发了一个针对童年期受虐青少年的个体化精神病理风险计算器。主要研究内容包括：
a) 利用人群代表性队列研究数据，建立了预测模型。
b) 整合了多种童年期虐待类型、社会人口学因素和早期精神病理症状等预测因子。
c) 评估了模型在预测青少年期各种精神病理问题（如抑郁、焦虑、物质滥用等）风险方面的表现。
这个风险计算器为早期识别和干预高风险青少年提供了有力工具，有潜力改善童年期受虐者的长期心理健康预后。
项目分析
1.精准医学和统计学习项目
这是导师领导的核心研究项目，旨在通过先进的统计学习方法推动精准精神病学的发展。主要研究内容包括：
a) 开发跨诊断的早期精神病风险预测模型。
b) 建立重度抑郁症复发预测模型。
c) 探索精神病学临床试验的富集策略。
项目的重要发现包括成功创建了一个早期精神病检测的跨诊断风险计算器，以及一个预测重度抑郁症复发的模型。这些工具目前正在实施和验证阶段，显示出在临床决策中的应用前景。该项目对推动精神病学向精准医学方向发展具有重要意义，有望改善患者的诊断和治疗效果。
2.SOUth London Diabetes (SOUL-D) 研究
这是一项正在进行的前瞻性队列研究，旨在探讨新诊断2型糖尿病患者中抑郁与糖尿病预后之间的关联。主要研究内容包括：
a) 追踪新诊断2型糖尿病患者的长期健康状况。
b) 评估抑郁症状与糖尿病控制、并发症发展等预后指标的关系。c) 探索心理社会因素在糖尿病管理中的作用。
该项目的初步发现表明，抑郁症状与糖尿病患者的血糖控制和生活质量密切相关。这些结果强调了在糖尿病管理中关注心理健康的重要性，为制定综合性糖尿病治疗方案提供了重要依据。
3.虚拟现实增强的线索暴露治疗项目（针对可卡因依赖）
这个项目旨在开发、评估和测试一种集成可穿戴设备的虚拟现实增强线索暴露治疗方法，以解决可卡因依赖者的渴求问题，预防复发并改善治疗效果。主要研究内容包括：
a) 设计虚拟现实环境，模拟可卡因使用相关的情境和线索。
b) 开发与可穿戴设备集成的治疗方案，实时监测生理指标。
c) 评估该治疗方法在减少渴求、预防复发方面的效果。
该项目的创新之处在于将虚拟现实技术与传统的线索暴露治疗相结合，有望提高成瘾治疗的效果。初步结果显示，这种方法可能有助于增强患者的自我控制能力，降低复发风险。这为成瘾障碍的治疗提供了新的思路，具有重要的临床应用前景。
研究想法
1.整合多模态数据的精神病预测模型
结合基因组学、脑影像学和临床评估数据,开发一个更全面的精神病预测模型。
运用深度学习技术处理这些复杂的多模态数据。
2.个性化治疗响应预测系统
基于患者的基因型、表型和生活方式数据,开发一个预测不同治疗方案效果的系统。
利用强化学习算法来持续优化预测模型。
3.精神疾病与慢性病共病风险评估工具
开发一个综合评估工具,预测精神疾病患者发展慢性病(如糖尿病)的风险。
整合社会决定因素和生物标志物数据。
4.基于虚拟现实的精神健康干预效果预测模型
结合虚拟现实治疗数据和传统临床数据,预测患者对VR干预的反应。
探索VR数据中的新型预测因子。
5.跨诊断精神病复发风险计算器
开发一个适用于多种精神疾病的通用复发风险预测工具。
使用迁移学习技术来提高模型在不同疾病间的泛化能力。
申请建议
1.强化统计学和机器学习基础
深入学习高级统计方法，特别是临床预测建模、结构方程模型和缺失数据处理技术。
掌握机器学习算法，尤其是与医学数据分析相关的技术，如随机森林、支持向量机和深度学习。
建议：参与相关在线课程或工作坊，如Coursera上的"Statistical Learning"或"Machine Learning for Healthcare"等课程。
2.提升编程技能
精通R语言，这是Stahl教授研究中常用的工具。
学习Python，特别是其在数据科学和机器学习中的应用。
建议：参与开源项目，如为scikit-learn或caret包贡献代码，以展示您的编程能力。
3.跨学科知识积累
深入了解精神病学、心理学和神经科学的基础知识。
学习健康信息学和生物统计学的核心概念。
建议：选修相关课程，或参与跨学科研究项目，以展示您的多元化背景。
4.实践经验积累
寻找与医学统计或精神健康相关的实习机会。
参与临床试验或观察性研究的数据分析工作。
建议：联系当地医院或研究机构，寻求合作机会，获取实际数据分析经验。
5.研究方向对接
仔细研究Stahl教授的最新发表论文，特别是关于精神病学预测模型和精准医学的研究。
思考如何将您的研究兴趣与教授的研究方向结合。
建议：准备一份简短的研究提案，展示您如何将新技术（如联邦学习或可解释AI）应用于精神健康预测模型中。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
