基于人工智能的抑郁症辅助诊断方法

抑郁症是当前高发的心理和精神疾病之一,传统诊断方式存在依赖医生经验的主观局限性,人工智能应用到抑郁症的检测中可以进行特定的数据分析,从而辅助提高心理与精神疾病的诊断效率。知识驱动的第一代抑郁症检测只能解决完全信息和结构化环境下的确定性问题,抑郁症相关特征的选择会直接影响识别结果;数据驱动的第二代抑郁症检测需要大量数据推动,仅依靠黑盒模型下得出的结果不够可信;第三代抑郁症检测通过信息融合,结合不同来源的异构信息,确保处理信息的高质量,充分利用前两代抑郁症分析系统各自的优势,手工提取的特征融合深度特征可以更好地挖掘到抑郁特征信息,决策融合具有很强的容错性,融合后的模型能增加结果的可靠度,更加全面地对抑郁症数据进行分析。该文对现有研究成果进行总结与分析,指出了人工智能抑郁症诊断研究未来的发展方向。