[發明專利]一種青少年自殺或自傷風險評估預警模型構建方法

在審

• 申請號: 201510296880.6
• 申請日: 2015-06-03
• 公開（公告）號: CN104881719A
• 公開（公告）日: 2015-09-02
• 發明（設計）人: 況利;王我;陳建梅
• 申請（專利權）人: 重慶醫科大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 北京國智京通知識產權代理有限公司 11501
• 代理人: 田野

技術領域

本發明屬于青少年心理研究領域，具體涉及一種青少年自殺或自傷風險評估預警模型構建方法。

背景技術

自殺是指個體蓄意或自愿采取各種手段結束自己生命的行為，是全球范圍內青少年非意外死亡的主要原因之一，已成為全球性的重要公共衛生問題。我國是自殺率較高的國家之一，每年有28，7萬人自殺死亡，200萬人自殺未遂(Suicide?attempt，SA)，對15～34歲青少年而言，自殺已成為第1位死因。青少年自殺不僅給家庭帶來巨大的精神打擊，給社會也造成了嚴重的損失，所以關于青少年自殺危險因素的研究就顯得非常重要。

目前已有很多關于青少年自殺的基因遺傳學、神經影像學等方面的研究，但這一類研究一方面還沒有找到自殺行為準確的“啟動開關”，另一方面目前尚缺乏臨床可行的糾正技術，我們目前仍無法直接通過改變個體的基因或者神經影像結構來改變日后可能發生的自殺行為。但是我們可以通過對青少年社會環境與自殺相關行為的關系的研究，找到社會環境中自殺的高危因素來降低青少年自殺行為的發生率，而且社會環境方面的干預和預防是社會各界都可以參與其中的，也就大大提高了干預的有效性。

發明內容

本發明目的之一在于提供一種青少年自殺或自傷風險評估預警模型構建方法，本發明能夠有效預測出有自殺或自傷風險的個人及群體。

本發明提供的一種青少年自殺或自傷風險評估預警模型構建方法，包括如下步驟：

通過問卷調查收集待評估人員的風險預測因子信息；

根據所述風險預測因子信息構建心理行為特征向量，并以人為單位分為訓練集與測試集；

根據所述訓練集數據建立個體出現自殺或自傷行為的概率模型；

根據所述個體出現自殺或自傷行為的概率模型建立風險評分函數；

將所述測試數據集輸入所述風險評估預警模型中，驗證所述風險評估預警模型的性能。

本發明的有益效果在于，本發明結合計算機技術建立的風險評估預警模型能有效預測出有自殺或自傷風險的個人及群體，在對這些個人及群體進行心理輔導，從而有效降低自殺或自傷行為的發生。

附圖說明

圖1所示為本發明一種青少年自殺或自傷風險評估預警模型構建方法流程圖。

具體實施方式

下文將結合具體實施例詳細描述本發明。應當注意的是，下述實施例中描述的技術特征或者技術特征的組合不應當被認為是孤立的，它們可以被相互組合從而達到更好的技術效果。

圖1所示為本發明一種青少年自殺或自傷風險評估預警模型構建方法流程圖。

如圖1所示，本發明提供的一種青少年自殺或自傷風險評估預警模型構建方法，包括如下步驟：

步驟S1：通過問卷調查收集待評估人員的風險預測因子信息。

本方法通過建立網絡篩查平臺，通過6個心理健康行為問卷收集青少年的一般情況、個人經歷、行為習慣、心理狀態等信息，綜合反映其心理健康狀況。以曾經有過“自殺或自傷行為”為陽性事件。

步驟S2：根據風險預測因子信息構建心理行為特征向量，并以人為單位分為訓練集與測試集。

本次采集數據約16萬，曾經有過“自殺或自傷行為”約占1.2％。將心理行為特征向量數據分為訓練集與測試集，其中訓練集約2/3，測試集約1/3。訓練集是用來構建模型的數據集，測試集是模型構建成功后，用來驗證的數據集。

步驟S3：根據訓練集數據建立個體出現自殺或自傷行為的概率模型。

建立如下形式的概率模型為：P(y_i＝1)＝f(X_i)，其中，P(y_i＝1)為第i個個體出現自殺或自傷行為的概率，f(X_i)為待估計的函數，X_i為第i個個體所具有的心理行為特征向量。

步驟S4：根據個體出現自殺或自傷行為的概率模型建立風險評分函數。

獲得概率模型后，會出現假陽性、假陰性的判斷失誤，其中假陽性為沒有自殺風險，但是被篩查了出來；假陰性為有自殺風險，但是沒有被篩查出來。為了篩查出自殺自傷的高危險青少年，寧可多篩查出來，也不能漏掉，本概率模型希望篩查出的假陽性多一些，要盡量降低假陰性的出現，所以再根據數據分布特征及權衡假陽性、假陰性所造成的損失(危害)大小，對概率模型判斷臨界值進行適當修正以使得損失最小。

并在此基礎上建立風險評分函數，形式如下：

Score_i＝g(f(X_i))，