[發明專利]一種抑郁預測模型的生成方法和預測系統

有效

• 申請號: 202010220741.6
• 申請日: 2020-03-26
• 公開（公告）號: CN111419249B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 馮甄陶
• 申請（專利權）人: 心圖熵動科技（蘇州）有限責任公司
• 主分類號: A61B5/16
• 分類號: A61B5/16;A61B5/024
• 代理公司: 北京京萬通知識產權代理有限公司 11440
• 代理人: 許天易

本申請提供一種抑郁預測模型的生成方法和預測系統，模型的生成方法包括：步驟1：采集用戶的心率波段時序數據和抑郁測量數值；步驟2：基于所述心率波段時序數據提取用戶的時序特征數據，構建訓練樣本和測試樣本；步驟3：基于所述用戶的時序特征數據和用戶的抑郁測量數值，生成抑郁預測模型；步驟4：生成最優抑郁預測模型。本發明通過可穿戴設備采集的心率數據，利用機器學習算法，實現對用戶抑郁狀態的自動識別，對用戶的侵擾少，便捷記錄用戶的自然行為，為用戶的抑郁狀態的縱向及時跟蹤和預警提供了技術支撐。

技術領域

本發明涉及心理學和人工智能領域，更具體地涉及一種抑郁預測模型的生成方法和預測系統。

背景技術

當前社會競爭日益激烈，幾乎每個人都在超負荷運轉，很容易產生不同程度的抑郁情緒，這是一種很常見的情感成分。當人們遇到精神壓力、生活挫折、痛苦境遇、生老病死、天災人禍等情況時，理所當然會產生抑郁情緒。幾乎我們所有人都在某個時候覺得情緒低落，常常是因為生活中一些不如意的事情。但是持續性的抑郁、重度抑郁則是另外一回事。在全世界，受某種形式的抑郁影響的人數占全部婦女的25％，全部男性的10％，以及全部青少年的5％。在美國，這是最常見的心理問題，每年大約有一億七百六十萬人因此而苦惱。

抑郁癥又稱抑郁障礙，以顯著而持久的心境低落為主要臨床特征，是心境障礙的主要類型。臨床可見心境低落與其處境不相稱，情緒的消沉可以從悶悶不樂到悲痛欲絕，自卑抑郁，甚至悲觀厭世，可有自殺企圖或行為；甚至發生木僵；部分病例有明顯的焦慮和運動性激越；嚴重者可出現幻覺、妄想等精神病性癥狀。每次發作持續至少2周以上、長者甚或數年，多數病例有反復發作的傾向，每次發作大多數可以緩解，部分可有殘留癥狀或轉為慢性。

抑郁癥是世界第四大疾病，有報道稱，我國抑郁癥患病率在3％～5％，但也有報道稱達到了6.1％。目前，我國對抑郁癥的醫療防治還處在識別率低的局面，地級市以上的醫院對其識別率不足20％，只有不到10％的患者接受了相關的藥物治療；而且，抑郁癥的發病(和自殺事件)已開始出現低齡(大學，乃至中小學生群體)化趨勢。因此，對抑郁癥的科普、防范、治療工作亟待重視，抑郁癥防治已被列入全國精神衛生工作重點。

抑郁癥的復發風險較大，有人對抑郁癥患者追蹤10年的研究發現，有75％～80％的患者多次復發，故抑郁癥患者需要進行預防性治療。發作3次以上應長期治療，甚至終身服藥。維持治療藥物的劑量多數學者認為應與治療劑量相同，還應定期門診隨訪觀察。心理治療和社會支持系統對預防本病復發也有非常重要的作用，應盡可能解除或減輕患者過重的心理負擔和壓力，幫助患者解決生活和工作中的實際困難及問題，提高患者應對能力，并積極為其創造良好的環境，以防復發。

迄今為止，尚無針對抑郁障礙的特異性檢查。抑郁自評量表(Se?lf-rat?ingdepress?ion?sca?l?e，SDS)，是臨床常用的抑郁評估量表。其特點是能相當直觀地反映抑郁患者的主觀感受及其在治療中的變化。主要適用于具有抑郁癥狀的成年人，包括門診及住院患者。另外，抑郁癥的診斷還主要根據病史、臨床癥狀、病程及體格檢查和實驗室檢查，典型病例的診斷一般不困難。國際上通用的診斷標準一般有I?CD-10和DSM-V。目前的測評方法存在一些不足，對嚴重遲緩癥狀的抑郁癥患者評定有困難，對于文化程度較低或智力水平稍差的人使用效果不佳，并且測評所花費的時間較長。

發明內容

為克服現有技術在測量抑郁癥方面受測試人主觀意識影響出現的測量準確度偏差問題，本發明提出一種抑郁預測模型的生成方法和系統，從而實現為心理抑郁癥的前期診斷和治療提供依據。

在本發明的一方面中，提出一種抑郁預測模型的生成方法，包括：

步驟1：采集至少一名用戶的心率波段時序數據和抑郁測量數值；

步驟2：基于所述心率波段時序數據提取用戶的時序特征數據，構建訓練數據和測試數據；

步驟3：基于所述用戶的時序特征數據和用戶的抑郁測量數值，生成抑郁預測模型；