Re-engineering the disordered mind: clinical experimentation, dynamical systems, and AI for personalized psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
This perspective proposes a neuropsychiatric model of psychological and psychiatric interventions by reframing treatment as a control engineering problem grounded in dynamical systems theory and artificial intelligence (AI). We argue that psychopathology arises from distortions in the geometry of underlying neurobehavioral low-dimensional cognitive-affective manifolds rather than from isolated biological dysfunctions, and we use a formal dynamical framework to show how clinical interventions can be modeled as control inputs that reshape the manifold itself to restore healthy dynamics. To operationalize this approach clinically, we propose a closed-loop, N-of-1 experimental paradigm in which dense longitudinal measurements and strategically designed perturbations are used to train individualized AI surrogate models of a person's manifold. This model supports the simulation of counterfactual interventions and guide the design of optimized, personalized treatments. Active perturbation reduces required sample size dramatically, enabling precise modeling from limited but richly sampled individual data. This engineering-inspired framework reconceptualizes clinical improvement as the restoration of regulatory capacity and resilient trajectories rather than the mere reduction of symptom counts. By integrating dynamical systems theory, AI-based surrogate modeling, and adaptive clinical experimentation, we outline a principled pathway toward personalized neuropsychiatry based on dynamical systems theory and AI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».