跨七个精神病学研究领域综述显示：大数据带来机制洞见与跨学科协作，但样本量本身并不保证更精确的估计，临床转化仍存差距
这篇综述横跨社区与登记调查、队列与生物样本库、电子健康记录、数字表型、脑影像、基因组学及其他组学、随机对照试验七个领域，梳理大数据在精神病学中的进展、约束与未来方向，指出大数据推动了跨学科研究并揭示了精神障碍机制的复杂性、异质性与变异性，但样本量大并不保证估计更精确，从大数据到临床应用的转化仍存在差距，未来需在数据质量与方法严谨性、概念模型与临床问题上同等用力。
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这篇综述横跨社区与登记调查、队列与生物样本库、电子健康记录、数字表型、脑影像、基因组学及其他组学、随机对照试验七个领域，梳理大数据在精神病学中的进展、约束与未来方向，指出大数据推动了跨学科研究并揭示了精神障碍机制的复杂性、异质性与变异性，但样本量大并不保证估计更精确，从大数据到临床应用的转化仍存在差距，未来需在数据质量与方法严谨性、概念模型与临床问题上同等用力。
该研究用单词提示“Depression”在Sora 2的消费端应用与开发者API各生成50个视频（共100个），由两名受训编码者独立编码叙事结构、视觉环境、物体、人物人口学与人物状态，并提取视觉美学、音频、语义内容与时间动态等计算特征进行比较，发现应用端视频呈现明显的“康复偏向”（78%即39/50呈现从抑郁状态走向缓解的叙事弧，API端为14%即7/50），应用端视频随时间变亮（平均斜率2.90，SD 2.43每秒，对比API的-0.18，SD 1.24每秒；Cohen d=1.59；q<.001）且运动量约为API的3倍（Cohen d=2.07；q<.001），而两种接入方式共同收敛于狭窄的视觉语
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