文章介紹
中風後憂鬱症(PSD),是缺血性中風後的一種嚴重心理疾病,若能早期檢測和診斷,對於及時治療和改善患者預後相當重要。本研究是利用實際數據來開發機器學習模型,以預測中風後憂鬱症。
陳柏成與許智維醫師團隊,收集 2001 年至 2019 年期間台灣多家醫療機構,從 61460 名缺血性中風患者中建立數據模型。團隊使用這些數據訓練機器學習模型,並通過中風後不同時間點(30、90、180 和 365 天),測試其特異性和敏感性來評估其性能。
研究結果顯示,機器學習模型有潛力作為預測中風後憂鬱症的工具,並識別出幾個與 PSD 相關的重要特徵,包括年齡較大、身高較高、中風後體重較低、中風後舒張壓較高、中風前無高血壓但中風後有高血壓(新發高血壓)、出現中風後的睡眠 / 清醒障礙、中風後的焦慮症狀、中風後的偏癱,以及中風期間較低的血尿素氮。
作者認為,機器學習模型在預測 PSD 有極大的潛力,也能提供臨床醫師及早檢測出高風險中風患者的憂鬱症,最佳化後續照護。這項研究除了對精神病學領域做出了貢獻,還展示了人工智慧在心理健康預測和管理中的應用。
恭喜陳醫師與許醫師!
論文寫作
期刊介紹
Frontiers in Psychiatry 是創刊於 2010 年的 open access、全電子版期刊,2022 年的 impact factor 為 4.7,在 SCIE 的 Psychiatry 領域排名為 Q2(53/155) 期刊,在 SSCI 的 Psychiatry 領域排名為 Q2(40/144) 期刊
陳柏成醫師與新思惟
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