神经网络预测方法在抑郁症早期筛查研究中的应用探讨

摘要

抑郁症患病率高,社会负担重,但目前现状是识别率低.实现抑郁症早期识别的自动化,可大大提高筛查效率.基于现实背景,以大样本调研数据为基础,应用人工神经网络方法,针对高校学生、企业员工人群,建立利用症状、病史、功能状态、社会心理等发病背景因素进行抑郁症发病预测以及早期识别的模型,这将成为实现对较大规模的人群进行线上、线下的抑郁症筛查,提高对抑郁症识别率、治疗率的重要手段.