基于人工智能的抑郁癥輔助診斷方法

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摘要 抑郁癥是當(dāng)前高發(fā)的心理和精神疾病之一，傳統(tǒng)診斷方式存在依賴(lài)醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)的主觀局限性，人工智能應(yīng)用到抑郁癥的檢測(cè)中可以進(jìn)行特定的數(shù)據(jù)分析，從而輔助提高心理與精神疾病的診斷效率。知識(shí)驅(qū)動(dòng)的第一代抑郁癥檢測(cè)只能解決完全信息和結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的確定性問(wèn)題，抑郁癥相關(guān)特征的選擇會(huì)直接影響識(shí)別結(jié)果;數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的第二代抑郁癥檢測(cè)需要大量數(shù)據(jù)推動(dòng)，僅依靠黑盒模型下得出的結(jié)果不夠可信;第三代抑郁癥檢測(cè)通過(guò)信息融合，結(jié)合不同來(lái)源的異構(gòu)信息，確保處理信息的高質(zhì)量，充分利用前兩代抑郁癥分析系統(tǒng)各自的優(yōu)勢(shì)，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，決策融合具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性，融合后的模型能增加結(jié)果的可靠度，更加全面地對(duì)抑郁癥數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。（剩余20693字）