Η διπλωματική εργασία εστιάζει στην χρήση των δικτύων και των μοντέλων πρόβλεψης στην πρόβλεψη της θεραπείας της μείζονας καταθλιπτικής διαταραχής. Αναλύει την επίδραση του νευρικού συστήματος και την σημασία της ακριβούς διάγνωσης και της έγκαιρης θεραπείας, επισημαίνοντας την επιρροή των γενετικών και περιβαλλοντικών παραγόντων. Επισημαίνει την αξία της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης στην πρόβλεψη της ανταπόκρισης στη θεραπεία και στην εξατομίκευσή της. Η εργασία αναλύει 15 διαφορετικά δίκτυα και μοντέλα πρόβλεψης, με έμφαση στο δίκτυο Arpnet. Καταλήγει με μια συγκριτική μελέτη και ανάλυση SWOT του ARPnet, αναδεικνύοντας την πολυπλοκότητα και την σημασία των δικτύων στην προβλεπτική ιατρική και στην προσαρμοσμένη προσέγγιση στη θεραπεία της κατάθλιψης.

The thesis focuses on the use of networks and prediction models in forecasting treatments for major depressive disorder. It analyzes the impact of the nervous system and the importance of accurate diagnosis and timely treatment, highlighting the influence of genetic and environmental factors. It underscores the value of machine learning and artificial intelligence in predicting treatment response and its personalization. The work examines 15 different prediction networks and models, with an emphasis on the Arpnet network. It concludes with a comparative study and SWOT analysis of ARPnet, highlighting the complexity and importance of networks in predictive medicine and tailored approaches to depression treatment.