【摘 要】
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据世界卫生组织报道,全世界1/4的人会在一生中的某个时候受到精神或神经疾病的困扰。最新的中国精神卫生调查（CMHS）显示,六大类精神障碍的加权12月患病率为9.3%（排除痴呆后）。通过对精神疾病的早诊断、早干预,能实现预防或延迟精神疾病的首次发作,对病患后期功能的衰退也有很好的延迟作用。然而在当前的临床实践中,精神疾病诊断仍然缺失一个客观的临床检验方式。医生通常会采用ICD-10或DSM5标准,并
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据世界卫生组织报道,全世界1/4的人会在一生中的某个时候受到精神或神经疾病的困扰。最新的中国精神卫生调查（CMHS）显示,六大类精神障碍的加权12月患病率为9.3%（排除痴呆后）。通过对精神疾病的早诊断、早干预,能实现预防或延迟精神疾病的首次发作,对病患后期功能的衰退也有很好的延迟作用。然而在当前的临床实践中,精神疾病诊断仍然缺失一个客观的临床检验方式。医生通常会采用ICD-10或DSM5标准,并根据患者的表现症状、血检指标、脑部图像以及临床经验进行主观诊断,但是这种方式周期长且容易误诊。本文从精神疾病辅助诊断模型出发,首次利用大量临床血检数据对精神疾病进行统计分析和预测模型构建,旨在提供一个分类能力和泛化能力强的诊断模型以辅助医生对精神疾病的诊断,减少时常发生的精神疾病漏诊和误诊,贡献于精神疾病的防治工作。本文围绕着构建精神疾病辅助诊断模型这个目标,对来自厦门市仙岳医院和厦门大学附属第一医院的65522个样本的114项血检指标进行了如下的分析:（a）分析数据分布情况对构建精神疾病辅助诊断模型的影响,分别对数据集的人口统计学特征和诊断结果分布情况进行了分析。（b）选择支持向量机、逻辑回归和随机森林三个具有代表性的算法分别构建了三个分类模型,评估对比了每个算法的分类效果;（c）利用信息增益率的方法对所有特征的重要性进行了探讨。经过本文的分析研究获得如下几个结论:（a）本文综合各项评估步骤结果选定SVM模型作为精神疾病辅助诊断模型,其在测试集上获得AUC为0.868,在首发精神疾病数据集上获得的AUC为0.877。表明该模型对于精神疾病早期患者甚至对具有精神疾病风险的人群具有较高的敏感性和泛化能力。该模型为医生的诊断提供一个客观、便捷的参考方法,弥补医生经验性诊断的不足,努力实现早诊断、早干预。（b）计算各特征的信息增益率后发现,信息增益率大小排序前33个特征的信息增益率均在0.1到0.25之间。虽然这33个特征单独贡献很小,但是他们在精神疾病辅助诊断模型共同实现对精神疾病的预测。该结论可能间接地为精神疾病的多系统疾病理论提供支持。
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