大学生抑郁筛查及预警系统的研究进展

发布时间：2021-12-18 11:08

　　抑郁症是最常见的精神疾病之一。大学生处在重要人生阶段,多种因素使得他们成为抑郁症高发人群和自杀高风险人群。抑郁的早发现对于大学生的心理健康的维护有重要意义。传统的量表筛查存在滞后性、被动性和受限性等缺点。随着新媒体、人工智能、大数据等交叉学科技术的应用,通过数据挖掘、机器学习等大数据技术处理多来源的数据,构建大学生心理预警系统;或通过人工神经网络、知识图谱等人工智能技术分析构造抑郁症早期筛查模型,这两种方式有望提高筛查实效,变筛查为预警,尽早发现高危人群,实施心理援助,具有很好的发展前景。但同时,在未来工作中需要注重研究伦理与数据隐私。 

【文章来源】：同济大学学报(医学版). 2020,41(05)

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 传统方法
2 传统方法的延伸——微信、微博、App等新媒体
3 从筛查到预警——大数据预警系统
    3.1 理论研究
    3.2 实践研究
4 从筛查到预警——人工智能
    4.1 国外研究现状
    4.2 国内研究现状
5 结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]大学生抑郁症的发生及治疗[J]. 居身傲男,张广清,万雪良,隋础阳,朱月悦.  中国社区医师. 2019(06)
[2]中国大陆大学生自杀计划检出率Meta分析[J]. 茹福霞,黄秀萍,詹文韵,饶裕莲,陈小龙,胡旺,黄鹏.  中国学校卫生. 2019(01)
[3]大数据挖掘方法在大学生心理预警系统中的应用[J]. 梁娟,罗海据.  中国学校卫生. 2018(12)
[4]大学生的抑郁心理研究[J]. 张丽.  教育观察. 2018(21)
[5]高校大学生抑郁症影响因素和预防途径分析[J]. 董娜.  世界最新医学信息文摘. 2018(54)
[6]北京高校大学生人群抑郁症筛查研究[J]. 周晶晶,朱雪泉,周佳,杨健.  中国医刊. 2018(07)
[7]神经网络方法在抑郁症早期筛查中应用的可行性[J]. 杨秀岩,韩丽,翟丽红,图娅.  中国民康医学. 2018(07)
[8]系统论视角下大学生隐匿性心理危机动态预防体系研究——以广东外语外贸大学为例[J]. 阎茹.  广西青年干部学院学报. 2018(01)
[9]基于“用户画像”的阅读疗法模式研究——以抑郁症为例[J]. 韩梅花,赵景秀.  大学图书馆学报. 2017(06)
[10]大数据时代背景下大学生心理预警系统的建设路径[J]. 梁娟,刘月秀,林晓燕.  赤峰学院学报(自然科学版). 2017(13)

博士论文
[1]大学生抑郁评定量表的编制及应用研究[D]. 赵静波.南方医科大学 2012

硕士论文
[1]大学生抑郁情绪的预测模型研究[D]. 陈丹.浙江大学 2011



本文编号：3542265