基于深度學(xué)習(xí)情感分類模型的個(gè)性化抑郁癥護(hù)理策略

袁麗潔，武卓，李敏，雷濤，祝婷

早期抑郁癥的診斷主要依靠醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)性的主觀評(píng)測(cè)結(jié)果，由于抑郁癥患者可能存在認(rèn)知障礙甚至思維遲緩，所以醫(yī)生很難評(píng)測(cè)患者內(nèi)心的真實(shí)情感，甚至無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估抑郁癥患者的腦部活動(dòng)、分析當(dāng)前的病情，因而易被患者的表象特征蒙蔽而誤診，同時(shí)，也無(wú)法及時(shí)地制訂針對(duì)性的治療方案、對(duì)護(hù)理工作提出有效的指導(dǎo)。針對(duì)該問(wèn)題，近年來(lái)學(xué)者開始探索研究基于功能性核磁共振圖像[1](Functional Magnetic Resonance Imaging, FMRI)和腦電圖像(Electroencephalograph, EEG)[2]的診斷方案，并且均已取得階段性成果。由于EEG信號(hào)可呈現(xiàn)大腦組織的功能狀態(tài)，相比FMRI的時(shí)域精度更高，所以在抑郁癥情感診斷中更具優(yōu)勢(shì)。醫(yī)護(hù)人員可根據(jù)基于EEG信號(hào)的情感識(shí)別結(jié)果，準(zhǔn)確判斷患者當(dāng)前的精神狀態(tài)，腦部真實(shí)活動(dòng)情況并推測(cè)其病情程度，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)護(hù)理。個(gè)性化護(hù)理更注重患者的自身特性，依據(jù)患者病情、年齡、文化程度等量身定制合理的護(hù)理方案[3-4]，實(shí)行全方位的深度護(hù)理，提升患者的康復(fù)速度。本研究探討基于深度學(xué)習(xí)情感訓(xùn)練模型分類的個(gè)性化護(hù)理，首先利用深度學(xué)習(xí)算法挖掘抑郁癥患者EEG信號(hào)中隱藏的節(jié)律分布和腦電波變化，通過(guò)EEG信號(hào)判斷抑郁癥患者現(xiàn)階段的情感類別[5-7]，根據(jù)患者所處的情感類別、抑郁程度，給予患者相應(yīng)的個(gè)性化護(hù)理，取得較好效果，報(bào)告如下。

1 資料與方法

1.1一般資料 選擇本院2017年1～10月收治的30例更年期抑郁癥患者和30例產(chǎn)后抑郁癥患者，納入標(biāo)準(zhǔn)：符合《中國(guó)精神障礙分類與診斷標(biāo)準(zhǔn)》CCMD-3[8]中抑郁癥診斷標(biāo)準(zhǔn)，具備基本的交流溝通能力，無(wú)嚴(yán)重的身體疾病和精神病史，均對(duì)本研究知情同意，能完成全程干預(yù)。按照病種和病情輕度、中度、重度[根據(jù)漢密爾頓抑郁量表(HAMD)[9]和自評(píng)抑郁量表(SDS)[9]評(píng)分確定，HAMD評(píng)分7～分輕度抑郁、17～分中度抑郁、≥24分重度抑郁，SDS評(píng)分53～分輕度抑郁、63～分中度抑郁、≥72分重度抑郁；2個(gè)量表取評(píng)分高者判斷]分層隨機(jī)分成兩組各30例。兩組各病種各15例，輕度、中度、重度各10例，兩組一般資料比較見(jiàn)表1。研究中途沒(méi)有脫落病例。

表1 兩 組 一 般 資 料 比 較

1.2干預(yù)方法

兩組遵醫(yī)囑進(jìn)行抗抑郁藥物治療，治療用藥以舍曲林為主，治療方案無(wú)差異，根據(jù)HAMD和SDS的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，HAMD評(píng)分低于24分可以出院繼續(xù)服藥治療，17分以下根據(jù)自身情況可酌情停藥；SDS評(píng)分低于72分可出院繼續(xù)服藥治療，62分以下根據(jù)自身情況可酌情停藥。護(hù)理措施方面對(duì)照組采用常規(guī)護(hù)理干預(yù)，即給予遵循醫(yī)囑用藥、心理疏導(dǎo)及安全護(hù)理指導(dǎo)。觀察組干預(yù)方法如下。

1.2.1基于深度學(xué)習(xí)的情感分類模型 ①EEG圖像信號(hào)的采集。通過(guò)采集100名志愿者的腦電圖波形數(shù)據(jù)構(gòu)建EEG情感訓(xùn)練庫(kù)，基于情感進(jìn)化價(jià)值屬性，首先記錄每位自愿者的五種情感腦電波曲線，包括快樂(lè)、接受、安靜、悲傷、憤怒，然后將其轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的10張腦電信號(hào)圖像，由此構(gòu)建100×5×10=5000個(gè)數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)按照7∶3的比例劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。EEG數(shù)據(jù)雖然可呈現(xiàn)海量的腦電神經(jīng)信號(hào)，但如果處理不當(dāng)，就會(huì)形成數(shù)據(jù)沼澤。由于單路EEG是一維信號(hào)，而當(dāng)前的EEG采集設(shè)備大多數(shù)是多路采集設(shè)備，采集到的信號(hào)是高維EEG信號(hào)，將采集到的EEG信號(hào)結(jié)合人腦位置進(jìn)行空間投影，由此可以獲得帶有空間信息的多路EEG信號(hào)，進(jìn)而利用插值原理可以獲得EEG信號(hào)。根據(jù)這些獲取到的圖像，可以利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)情感的分類。②EEG分類。針對(duì)構(gòu)建好的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，結(jié)合基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類原理，本研究采用VGG16模型(見(jiàn)圖1)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)框架。在本框架中，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)由特征提取模塊、特征分類模塊構(gòu)成，其中特征提取模塊主要由卷積層和池化層構(gòu)成，用于學(xué)習(xí)圖像的低層和高層語(yǔ)義特征，而分類模塊由全連接層構(gòu)成，用于實(shí)現(xiàn)EEG分類。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)包含13個(gè)卷積層，3個(gè)全連接層，涉及到5次池化。根據(jù)這一網(wǎng)絡(luò)框架，可以將大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)反向傳播和梯度下降學(xué)習(xí)策略，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)多次迭代可以不斷修改網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)，從而逐漸收斂達(dá)到穩(wěn)定，此時(shí)模型就訓(xùn)練好了。最后利用訓(xùn)練好的模型識(shí)別抑郁癥患者的情感類別(通過(guò)驗(yàn)證集測(cè)試本模型的精度為91.53%)，由此可以建立個(gè)性化護(hù)理措施，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)護(hù)理，提高醫(yī)護(hù)人員的工作效率。整個(gè)深度學(xué)習(xí)框架已完成軟件開發(fā)，參與干預(yù)的護(hù)理人員經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單操作培訓(xùn)，即可完成患者的信號(hào)采集、結(jié)果分析。

圖1 VGG16模型結(jié)構(gòu)圖

1.2.2實(shí)施方法 由接受培訓(xùn)的醫(yī)護(hù)人員通過(guò)深度學(xué)習(xí)軟件分析EEG信號(hào)，識(shí)別分析情感類別，采取相應(yīng)的個(gè)性化護(hù)理措施。每次干預(yù)時(shí)間及護(hù)理方法需依據(jù)情感測(cè)試結(jié)果給予動(dòng)態(tài)調(diào)整。其中，快樂(lè)、接受和安靜所對(duì)應(yīng)的干預(yù)時(shí)間約為5 min、15 min及30 min，當(dāng)患者情感類別判斷為悲傷或憤怒時(shí)，均需24 h監(jiān)護(hù)，具體措施見(jiàn)表2。

表2 觀察組不同情感類別患者的個(gè)性化護(hù)理

1.3評(píng)價(jià)方法 于干預(yù)前和干預(yù)4周后收集兩組HAMD和SDS評(píng)分，以反映患者抑郁程度變化情況[10-11]。于干預(yù)8周時(shí)統(tǒng)計(jì)兩組康復(fù)率，HAMD評(píng)分<7分且SDS<53分視為康復(fù)。

1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 應(yīng)用Matlab2018b軟件行t檢驗(yàn)及χ2檢驗(yàn)，檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1兩組干預(yù)前后HAMD和SDS評(píng)分比較 見(jiàn)表3。

表3 兩組干預(yù)前后HAMD和SDS評(píng)分比較

2.2兩組干預(yù)8周時(shí)的康復(fù)率比較 干預(yù)8周后，對(duì)照組陸續(xù)康復(fù)12例(40.0%)，觀察組17例(56.7%)，兩組比較，χ2=1.669，P=0.196。

3 討論

抑郁癥主要是由遺傳、心理及社會(huì)等諸多因素綜合引發(fā)的并發(fā)癥，臨床主要表現(xiàn)為情緒低落、思維遲緩甚至具有一定的認(rèn)知障礙和自殘行為，嚴(yán)重影響了患者的正常工作及社交。目前我國(guó)的抑郁癥群體正在逐年增加，抑郁癥已成為人類第四大疾病，因此，采取有效的預(yù)防及護(hù)理措施已刻不容緩。個(gè)性化護(hù)理本著以人為本的護(hù)理方式，為患者提供最佳的醫(yī)療服務(wù)，不僅可促進(jìn)患者康復(fù)，而且能節(jié)約醫(yī)療成本，具有良好的社會(huì)效益。

本研究結(jié)果表明，基于EEG信號(hào)情感類別的個(gè)性化護(hù)理策略在更年期抑郁癥患者和產(chǎn)后抑郁癥患者均獲得較好的治療效果，相比傳統(tǒng)的護(hù)理方案，通過(guò)個(gè)性化護(hù)理策略，能有效提高治療效果。EEG信號(hào)能夠反映患者的真實(shí)心理及腦部活動(dòng)，而腦部多路EEG信號(hào)可以依據(jù)空間映射的方法將多路EEG信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像信息，從而可以將這些圖像信息作為訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的準(zhǔn)確分類，從而完成基于腦電信號(hào)的抑郁癥患者病情分類。個(gè)性化護(hù)理是常規(guī)護(hù)理的升華，根據(jù)患者的情感類別、抑郁程度，給予患者相應(yīng)的個(gè)性化護(hù)理，不僅可以調(diào)動(dòng)護(hù)理人員的積極性，而且對(duì)建立醫(yī)患關(guān)系具有重要意義，是常規(guī)護(hù)理走向精準(zhǔn)個(gè)性化護(hù)理的具體表現(xiàn)。個(gè)性化護(hù)理需根據(jù)患者的個(gè)體差異，制定合理的護(hù)理方案，充分考慮患者的病情變化、護(hù)理需求等因素，確保為患者提供全方位的護(hù)理措施。這樣不僅可以加快患者的康復(fù)速度，而且可有效節(jié)約醫(yī)療成本，推進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)療進(jìn)程[12]。從表2可以看出，根據(jù)患者不同的情感類別采取對(duì)應(yīng)的護(hù)理方法，不僅可節(jié)約護(hù)理成本，而且有助于患者調(diào)整自我心態(tài)，了解治療動(dòng)態(tài)。個(gè)性化護(hù)理方法的推進(jìn)為醫(yī)患之間建立了一個(gè)良好的互動(dòng)機(jī)制，保證了醫(yī)護(hù)人員能及時(shí)掌握患者的病情變化、選擇得當(dāng)?shù)闹委煵呗?，患者也能及時(shí)了解治療進(jìn)度，配合相關(guān)治療。表3結(jié)果顯示，干預(yù)后觀察組更年期抑郁癥和產(chǎn)后抑郁癥患者的HAMD和SDS評(píng)分顯著低于對(duì)照組(均P<0.01)。因此，基于深度學(xué)習(xí)情感訓(xùn)練模型分類的抑郁癥個(gè)性護(hù)理舉措為智能化精準(zhǔn)醫(yī)療探明了方向。

本研究結(jié)果進(jìn)一步證明了基于深度學(xué)習(xí)情感訓(xùn)練分類模型的個(gè)性化護(hù)理可以參考的患者信息更多，也更為準(zhǔn)確。由于深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)抑郁癥患者情緒的準(zhǔn)確識(shí)別，因此護(hù)理人員可以明確了解抑郁癥患者真實(shí)的心理及腦部活動(dòng)，區(qū)別于傳統(tǒng)的僅僅根據(jù)患者的表情去猜測(cè)其心理活動(dòng)所形成的醫(yī)護(hù)方案，更具針對(duì)性，有效避免了由于誤判而導(dǎo)致的護(hù)理操作。本研究為深度學(xué)習(xí)在個(gè)性化護(hù)理方面的探索提供了一個(gè)全新的思路，對(duì)后續(xù)的護(hù)理發(fā)展及改進(jìn)具有重要意義。