课题申报书：基于机器学习的青少年自杀风险预警模型构建及干预研究.docxVIP

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

基于机器学习的青少年自杀风险预警模型构建及干预研究课题设计论证

1.研究现状

国外研究中，澳大利亚青少年自杀和自残现象普遍，新南威尔士大学利用机器学习模型分析潜在风险因素，发现情绪问题、学校家庭环境等为重要预测因素，模型比标准方法更准确预测自杀自残风险。英国的研究基于英国生物样本库数据，开发了基于行为学、代谢组学和蛋白组学的机器学习判别模型用以区分个体是否有自杀行为。此外，还有研究团队基于UKBiobank数据，估算参与者自杀行为的多基因风险评分，进行全表型关联分析，识别出与自杀行为及其遗传易感性显著关联的行为学和生物学风险因素，并开发了基于行为学特征的机器学习判别模型，在区分有无自杀行为上表现出高判别准确性。

国内研究方面，有研究构建青少年自杀或自伤风险评估预警模型，如通过问卷调查收集风险预测因子信息，建立概率模型和风险评分函数等；还有研究构建青少年抑郁症患者自残自杀风险预警模型，采用单因素及多因素Logistic回归分析危险因素等。此外，也有对青少年自杀预警系统的研究进展分析，涉及自杀风险因素筛查、工具、过程和效力等方面。同时，国内还有王琼副教授的课题《青少年自杀风险多模态智能识别模型构建及干预研究》荣获2024年国家社会科学基金年度“国家一般”项目立项。

2.选题意义

青少年自杀已成为全球性公共卫生问题，构建基于机器学习的自杀风险预警模型有助于早期识别和干预青少年自杀风险，为心理危机的预防和干预提供强有力支持。

综合考虑社会、心理、环境因素和生物学因素及其相互作用，为青少年自杀行为的早期识别和防治提供基础理论资料。通过对青少年自杀风险的多方面研究，可以更好地了解自杀行为的成因，为制定有效的预防和干预措施提供依据。

3.研究价值

机器学习模型可辅助临床评估青少年自杀自伤风险，为临床医生提供更准确的评估工具，提高自杀风险预测的准确性。例如，新南威尔士大学的研究人员根据确定的最重要的风险因素创建了机器学习模型，以预测研究参与者的自杀和自残行为，这些模型能够比标准方法更准确地预测尝试。

通过大数据和人工智能更准确预测青少年自杀自伤风险，以便及早干预，同时考虑社会和环境因素，为精准干预策略提供科学依据。利用机器学习模型可以分析大量的潜在风险因素，不仅包括个体心理状况，还能考虑学校家庭环境等社会和环境因素，为制定精准的干预策略提供科学依据。

二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

构建基于机器学习的青少年自杀风险预警模型，提高自杀风险预测的准确性。通过收集多维度数据，利用机器学习算法进行分析，建立能够准确识别青少年自杀风险的预警模型，为早期干预提供有力支持。

制定有效的干预措施，降低青少年自杀风险。根据预警模型的结果，制定针对性的干预措施，包括心理辅导、家庭支持、学校教育等方面，帮助青少年应对自杀风险，提高心理健康水平。

2.研究内容

收集青少年自杀风险相关数据，包括行为学、生物学等多维度数据。通过问卷调查、心理测评、生理指标检测等方式，收集青少年的行为习惯、心理状态、家庭环境、学校环境、生理指标等多维度数据，为建立预警模型提供全面的数据支持。

利用机器学习算法分析数据，建立自杀风险预警模型。运用机器学习算法，对收集到的数据进行分析，识别出与自杀风险相关的关键因素，建立自杀风险预警模型。可以借鉴国内外的研究经验，如澳大利亚新南威尔士大学的研究，利用超过4000个潜在风险因素数据，分析哪些因素最能预测未来的自杀自伤行为；以及复旦大学冯建峰/程炜团队基于英国生物银行数据，通过多组学关联分析，识别出与自杀行为及其遗传易感性显著关联的行为学和生物学风险因素，并开发基于行为学特征的机器学习判别模型。

验证预警模型的性能，不断优化模型。通过在实际数据上进行验证，评估预警模型的准确性、可靠性和泛化能力。采用交叉验证等方法，不断调整模型参数，提高模型的性能。同时，结合新的数据和反馈，持续优化模型，使其更加准确地预测青少年自杀风险。

根据预警模型结果，制定针对性的干预措施。根据预警模型识别出的高风险青少年，制定个性化的干预措施。例如，对于存在情绪问题的青少年，提供心理辅导和支持；对于家庭环境不良的青少年，加强家校合作，提供家庭干预；对于学校环境不利的青少年，改善学校教育环境，提供更多的心理健康教育资源。

3.重要观点

多维度数据的综合分析能够更准确地预测青少年自杀风险。青少年自杀风险受到多种因素的影响，包括行为学、生物学、社会环境等多个方面。通过收集多维度数据，能够更全面地了解青少年的情况，提高自杀风险预测的准确性。例如，研究发现抑郁、焦虑、行为问题、自我认知及环境压力是最重要的风险预测因素，学校和家庭环境对青少年心理