机构名称：
¥ 1.0
心理不确定性包括焦虑，抑郁和躁郁症等发现，在及时诊断和成功治疗方面面临重大挑战。传统的诊断方法通常取决于主观评估，从而导致不一致和潜在偏见。这项研究发现机器学习技术以更高的准确性和客观性识别心理不确定性的应用。它使用医疗记录，标准化心理健康测试和社交媒体活动的全面数据集来培训多个机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN）。模型根据其准确性，精度，召回和F1得分进行评估。结果表明，随机森林模型的准确性最高（87％），其主要预测特征包括社交媒体情绪评级，医疗访问频率和生理数据，例如心率变异性。这些发现表明机器学习可以大大改善心理歧义的检测，从而为传统诊断方法提供了可靠的替代方法。这项工作突出了将机器学习纳入心理健康诊断的潜力，以实现早期的干预措施和个性化的治疗计划，最终改善患者的结果。未来的研究应集中于增加数据集并使用实时监控技术来改善这些预测模型。
使用机器学习检测心理不确定性
主要关键词
相关文件推荐
