Các mô hình học máy tích hợp dữ liệu đa mô thức cho thấy độ chính xác dự đoán mức trung bình đối với tái phát trong rối loạn trầm cảm chủ yếu (Major Depressive Disorder, MDD), trong đó các yếu tố nguy cơ lâm sàng đóng góp mạnh nhất.
Việc tích hợp đa mô thức các dữ liệu hình ảnh thần kinh, di truyền, nhận thức thần kinh, dấu ấn sinh học máu và hệ vi sinh đường ruột chỉ mang lại giá trị dự báo bổ sung hạn chế so với dữ liệu lâm sàng được đánh giá tại một thời điểm đơn lẻ.
Các mô hình dự đoán tái nhập viện ngắn hạn cũng chủ yếu nhấn mạnh các đặc điểm lâm sàng và tâm thần, qua đó làm nổi bật các yếu tố nguy cơ đã được xác lập như tiền sử tự sát và tiền sử nhập viện.
Mô hình hóa động theo thời gian, nắm bắt diễn tiến của các dấu ấn sinh học đa mô thức phù hợp với kết cục lâm sàng dọc theo thời gian, có thể cải thiện dự đoán tái phát trong tương lai và nỗ lực dự phòng cá thể hóa.
