一种利用大数据实现精神病定量分析方法技术

本发明专利技术提供了一种利用大数据实现精神病定量分析方法，包括：步骤1：选择算法并建立诊断模型；步骤2：建立治疗评估模型；步骤3：获取患者的有关信息；步骤4：将步骤3采集的患者信息分别导入步骤1和步骤2，获取对应的结论；所述步骤1中的算法选自逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机或神经网络中的一种或多种。目前精神病学诊断的另一个局限性是缺乏可以客观度量的症状或“金标准”。本发明专利技术的精神病定量分析方法可以有效提高精神疾病的判断准确度，解决现有技术中评估病人的疗效工作效率低下的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种利用大数据实现精神病定量分析方法
本专利技术涉及一种精神病定量分析方法，特别是涉及一种利用大数据实现精神病定量分析方法。
技术介绍
当前，在精神病学临床实际诊断过程中，主要采用精神疾病诊断与统计手册(TheDiagnosticandStatisticalManualofMentalDisorders，简称为DSM)中的指导意见进行诊断。DSM是由美国精神医学学会(AmericanPsychiatricAssociation，简称为APA)出版，是一本在美国与其他国家中最常使用来诊断精神疾病的指导手册。目前精神病学诊断的局限性之一是许多病症相互重叠。焦虑、情绪障碍、恐惧、注意力和记忆障碍、能量水平的变化以及其他各种症状在许多诊断中都有共同之处。至少有50％的患者接受了一次以上的精神疾病诊断，这有时是因为诊断上的含糊不清，有时是共病的结果。目前精神病学诊断的另一个局限性是缺乏可以客观度量的症状或“金标准”，在对精神病人进行评估的过程中，很多心理学特征的评估和量化获取来源于医生和病人交流之后的主观判断，由此产生了一系列问题，例如不一样的医生仅仅依靠对于精神症状的观察，对患者是否患病，以及患病程度，往往做出不一样的诊断，缺少可以客观的定量的标准，而非具体的客观测量值。由于缺乏可量化的金标准，评估病人的疗效工作也往往受到非客观因素的干扰，导致治疗效率降低。
技术实现思路
本专利技术提供了一种利用大数据实现精神病定量分析方法，以至少解决现有技术中评估病人的疗效工作效率低下的问题。本专利技术提供了一种利用大数据实现精神病定量分析方法，包括：步骤1：选择算法并建立诊断模型；步骤2：建立治疗评估模型；步骤3：获取患者的有关信息；步骤4：将步骤3采集的患者信息分别导入步骤1和步骤2，获取对应的结论；所述步骤1中的算法选自逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机或神经网络中的一种或多种。进一步地，所述步骤1包括：步骤1.1：算法选择；步骤1.2：设定精神病心理学特征，根据所述心理学特征建立心理学疑难数据集，并在所述心理学特征基础上，增加生理学特征构建生理学疑难数据集；步骤1.3：采用随机森林算法，从步骤1.2的生理学特征中挑选出若干个生理学特征，利用生理学特征重构数据集。更进一步地，所述生理学特征为10个。进一步地，所述步骤2包括：步骤2.1：收集精神病病例样本和健康样本做对照，以心理学特征作为建立模型，在此基础上对精神病疾病进行二分类，利用十折交叉验证方法调整参数和评估模型，进行试验计算；步骤2.2：获取疾病/健康样本共有的生理学维度特征，利用所述生理学维度特征进行模型建立，并且对精神病疾病作二分类，利用十折交叉验证方法调整参数和评估模型，进行试验计算；步骤2.3：采用随机森林模型，对所述生理学维度特征进行了筛选和排序，针对不同精神病类型，随机森林模型挑选10项生理学指标，并且依据特征重要性进行排序。进一步地，所述步骤3包括：步骤3.1：获取患者躯体化症状方面信息；步骤3.2：获取患者神经软体征方面信息；步骤3.3：获取患者在神经影像方面信息；步骤3.4：获取患者在生化特征方面信息。更进一步地，所述躯体化症状方面信息包括头昏或头痛、肌肉跳动、胸闷或胸痛、心慌、多梦、睡眠过多、早醒、入睡困难、睡眠不沉、易惊醒、周身不适、四肢灌铅样沉重、多汗、胃肠功能紊乱、全身疼痛、手抖、食欲减退、体重减退、乏力特征。更进一步地，所述神经软体征方面信息包括神经软体征总分、感觉统合分和运动协调分。更进一步地，所述神经影像方面信息包括右侧海马、左侧海马、右侧杏仁核、左侧杏仁核、左侧壳核、右侧壳核、左侧背外侧前额叶、右侧背外侧前额叶、左侧侧背侧前扣带回、左侧前扣带回喙侧区、右侧背侧前扣带回、右侧前扣带回喙侧区的影像信息。更进一步地，所述生化特征方面信息包括FT3、FT4、TT3、T4、铜、铜蓝蛋白、锌、血小板因子4、糖皮质激素、TSH、褪黑素、IL-6、IL-7、IL-8、IL-2、TNF-α、CC16、锌、总胆固醇TC、低密度脂蛋白LDL-C、脂蛋白α、Lpα、载脂蛋白A1ApoA1、载脂蛋白BApoB、神经营养因子BDNF、C反应蛋白CRP、白细胞、尿酸的含量信息。进一步地，，所述步骤4包括：步骤4.1：将步骤3采集的信息，通过逐步代入的形式，将筛选出的特征代入步骤1的诊断模型，获取诊断报告；步骤4.2：将步骤3采集的信息，通过逐步代入的形式，将筛选出的特征代入步骤2的治疗评估模型，获取疗效评估报告。本专利技术与现有技术相比，经证实生理学维度特征可以起到较好的辅助诊断的作用，并且将生理学维度和心理学维度结合起来，推出了一种信度和效度都有所提高的诊断模型。同时，本专利技术首先利用心理学特征进行疾病/健康组的分类，在此基础上，增加了生理学维度特征，进一步优化模型。在增加了生理学维度特征之后，疾病患者和健康人群的分类准确率都有所提高，可以将精神症状相似但是分属于健康/疾病类别的区分开来。附图说明图1为本专利技术实施例生理学维度特征构成的决策树图；图2为本专利技术实施例精神分裂症生理维度特征决策树图；图3为本专利技术实施例双向障碍症生理维度特征决策树图；图4为本专利技术实施例抑郁障碍症生理维度特征决策树图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。本专利技术实施例中诊断所涵盖的三个病种分别为抑郁障碍、双相障碍(抑郁相)、精神分裂症三类精神疾病。这三类疾病，在临床上较为常见。从理论上来说，这三类疾病是三个各自独立的疾病实体。在过去的诊断方法中，主要是通过DSM表格进行疾病的具体诊断。然而，由于三类独立疾病之间的存在着部分症状相似性，针对部分患者，单纯依靠心理维度特征(精神类症状)，无法对非健康者从属于三类精神疾病中的哪类疾病做出具体诊断。因此在具体的诊断过程中，需要引入一些可以定量分析的生理学维度的特征，利用患者生理学症状方面相对客观的量化的症状改变，增加对不同疾病的区分度，从而最终实现辅助临床医生对这三类疾病进行诊断的作用。在传统治疗过程当中，医生会根据DSM方法，心理学维度特征评估患者情况。由此出发，利用三类疾病患者所共有62个心理学维度特征建立模型，对三类疾病进行分类。选取逻辑回归(LR)、随机森林(RF)、朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)和神经网络(NN)为演示算法，即步骤1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用大数据实现精神病定量分析方法，其特征在于，所述定量分析方法包括：/n步骤1：选择算法并建立诊断模型；/n步骤2：建立治疗评估模型；/n步骤3：获取患者的有关信息；/n步骤4：将步骤3采集的患者信息分别导入步骤1和步骤2，获取对应的结论；/n所述步骤1中的算法选自逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机或神经网络中的一种或多种。/n

【技术特征摘要】
1.一种利用大数据实现精神病定量分析方法，其特征在于，所述定量分析方法包括：
步骤1：选择算法并建立诊断模型；
步骤2：建立治疗评估模型；
步骤3：获取患者的有关信息；
步骤4：将步骤3采集的患者信息分别导入步骤1和步骤2，获取对应的结论；
所述步骤1中的算法选自逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机或神经网络中的一种或多种。


2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述步骤1包括：
步骤1.1：算法选择；
步骤1.2：设定精神病心理学特征，根据所述心理学特征建立心理学疑难数据集，并在所述心理学特征基础上，增加生理学特征构建生理学疑难数据集；
步骤1.3：采用随机森林算法，从步骤1.2的生理学特征中挑选出若干个生理学特征，利用生理学特征重构数据集。


3.根据权利要求2所述的分析方法，其特征在于，所述生理学特征为10个。


4.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤2.1：收集精神病病例样本和健康样本做对照，以心理学特征作为建立模型，在此基础上对精神病疾病进行二分类，利用十折交叉验证方法调整参数和评估模型，进行试验计算；
步骤2.2：获取疾病/健康样本共有的生理学维度特征，利用所述生理学维度特征进行模型建立，并且对精神病疾病作二分类，利用十折交叉验证方法调整参数和评估模型，进行试验计算；
步骤2.3：采用随机森林模型，对所述生理学维度特征进行了筛选和排序，针对不同精神病类型，随机森林模型挑选10项生理学指标，并且依据特征重要性进行排序。


5.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤3.1：获取患者躯体化症状方面信息；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：石建，邓云龙，唐秋萍，刘波，
申请(专利权)人：石建，
类型：发明
国别省市：广东;44