利用电子健康记录数据的机器学习预测和诊断抑郁症-国际医学与数据杂志.docx

-49-

利用电子健康记录数据的机器学习预测和诊断抑郁症

【摘要】本研究深入探讨了电子健康记录（EHR）与机器学习技术在抑郁症预测与诊断领域的融合应用。EHR数据为抑郁症的识别提供了至关重要的线索，而机器学习技术则能够精准地提取这些线索中的关键特征，从而显著提升预测的准确性。尽管研究人员已经成功开发出多种抑郁症识别模型，但仍不可避免地面临数据质量参差不齐和隐私保护等方面的挑战。针对这些挑战，本文详细讨论了数据稀疏性、类别不平衡性以及特征选择与提取等关键问题，并提出了相应的解决方案。在此基础上，本研究充分利用EHR数据集和深度学习技术，成功构建了一个抑郁症预测与诊断模型。该模型不仅预测准确率达到了85%，诊断准确率更是高达90%，为抑郁症患者提供了个性化的治疗方案。本研究充分展示了电子健康记录与机器学习在抑郁症预测与诊断中的巨大潜力，为未来的相关研究提供了有力的支持和参考。

【关键词】电子健康记录；机器学习；抑郁症

【收稿日期】2024年5月2日【出刊日期】2024年6月26日【DOI】10.12208/j.ijmdMachinelearningtopredictanddiagnosedepressionusingelectronichealthrecorddata

【Abstract】Thisstudydelvesintotheintegrationofelectronichealthrecord(EHR)andmachinelearningtechniquesinthefieldofdepressionpredictionanddiagnosis.EHRdataprovidescrucialcluesfordepressionidentification,whilemachinelearningtechniquescanpreciselyextractkeyfeaturesfromtheseclues,thussignificantlyimprovingtheaccuracyofprediction.Althoughresearchershavesuccessfullydevelopedavarietyofdepressionrecognitionmodels,theystillinevitablyfacechallengesintermsofvariabledataqualityandprivacyprotection.Toaddressthesechallenges,keyissuessuchasdatasparsity,categoryimbalance,andfeatureselectionandextractionarediscussedindetailinthispaper,andcorrespondingsolutionsareproposed.Onthisbasis,thisstudymakesfulluseofEHRdatasetsanddeeplearningtechniquestosuccessfullyconstructadepressionpredictionanddiagnosismodel.Themodelnotonlyachievesapredictionaccuracyof85%,butalsoadiagnosisaccuracyof90%,providingpersonalisedtreatmentplansfordepressedpatients.Thisstudyfullydemonstratesthegreatpotentialofelectronichealthrecordsandmachinelearningindepressionpredictionanddiagnosis,andprovidesstrongsupportandreferenceforfuturerelatedresearch.

【Keywords】Electronichealthrecord;Machinelearning;Depression

1引言

1.1研究背景与意义

随着现代社会节奏的