基于機器學(xué)習(xí)的心理健康檢測系統(tǒng)

陶仲睿 烏斯曼 聞煜超

摘要：在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高度發(fā)達(dá)的今日，人們可以通過網(wǎng)絡(luò)輕松檢索自己對世界的認(rèn)知。然而令人擔(dān)憂的是，互聯(lián)網(wǎng)的普及以及快節(jié)奏的社會帶給了人們巨大的壓力。對于大學(xué)生而言，考試焦慮、睡眠不足等多方面因素使得這一群體很容易誘發(fā)心理疾病。而國內(nèi)目前心理健康咨詢工作難以普及到各個地區(qū)及學(xué)校，因此亟需一種非人工的心理健康評估系統(tǒng)，以便快速檢測出廣大學(xué)生可能存在的心理問題。本文通過調(diào)查問卷采集學(xué)生心理健康問題數(shù)據(jù)，并根據(jù)機器學(xué)習(xí)算法比較手動測試的結(jié)果，從而形成可靠的心理健康檢測方案。

關(guān)鍵詞：心理測量、問卷統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)

1 引言：

在現(xiàn)代社會生活中，人們面臨著各種生活壓力。由于國內(nèi)心理醫(yī)療資源相對匱乏，心理醫(yī)生數(shù)量無法滿足國內(nèi)大量的患者需求，因此需要一種能夠快速檢測患者心理健康狀況的檢測預(yù)警系統(tǒng)，來緩解心理健康醫(yī)療資源緊張的壓力?；趯W(xué)生心理健康問題，本文揭示出一種將問卷調(diào)查與機器學(xué)習(xí)心理檢測系統(tǒng)相結(jié)合的方法，以評估學(xué)生的心理健康狀況。

心理測量作為研究人的心理與行為的有效工具，已廣泛地應(yīng)用在心理素質(zhì)及心理健康狀況的評估和診斷工作。目前，傳統(tǒng)的心理健康統(tǒng)計方法已無法適應(yīng)樣本容量激增的現(xiàn)代社會，同時問卷的制作、篩選、分析等一系列工作量成倍增加，而心理健康軟件測試系統(tǒng)是一種高效率的處理方式。與傳統(tǒng)檢測方式相比，軟件測試系統(tǒng)更具針對性，管理人性化、規(guī)范化，且適用于大容量樣本。心理健康工作者可以根據(jù)軟件統(tǒng)計結(jié)果，投入更多的時間進行心理咨詢和科學(xué)研究，使測量系統(tǒng)工作的優(yōu)勢得到充分利用。

針對已經(jīng)通過測試軟件測得的結(jié)果，我們可以用機器學(xué)習(xí)對結(jié)果進行驗證，以此獲得最準(zhǔn)確的判定結(jié)果。本文主要研究大學(xué)生心理健康狀況，并針對最典型的三種心理疾病進行測試，通過科學(xué)的測量方法和分析準(zhǔn)確得出心理健康狀況。

2 問卷調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計：

在本研究中，我們共使用了兩套問卷報告。第一套為自我反饋問卷報告，初步判斷是否有心理問題。第二套為問題檢測問卷報告，具體分析是哪種心理疾病。我們主要分析以下三種疾?。阂钟舭Y、焦慮癥、睡眠障礙。

抑郁癥：也稱為抑郁障礙，以顯著而持久的心情低落為特征，抑郁癥會帶來思維遲緩，認(rèn)知功能減退等一系列癥狀?；颊弑^厭世，嚴(yán)重者甚至?xí)詺?。目前，我國在防治抑郁癥方面還存在許多不足，迫切需要有效的解決方案。

焦慮癥：無緣由的緊張擔(dān)心，坐立不安是焦慮癥的典型特征。在學(xué)生群體中，學(xué)習(xí)壓力過大是導(dǎo)致焦慮癥的主要原因，根據(jù)調(diào)查結(jié)果，約15%的同學(xué)患有焦慮癥。

睡眠障礙：睡眠障礙導(dǎo)致睡眠質(zhì)量不佳，而睡眠問題會影響生活質(zhì)量，嚴(yán)重者會危害身心健康。在校學(xué)生由于學(xué)業(yè)壓力，常常缺乏睡眠或者睡眠質(zhì)量不佳，導(dǎo)致睡眠障礙問題的出現(xiàn)。

本心理檢測系統(tǒng)，首先基于自我反饋問卷的初步篩查，確認(rèn)檢測對象是否存在心理問題。自我反饋問卷的調(diào)查內(nèi)容是基于心理健康問題的一般癥狀，通過特定的算法對其回答內(nèi)容給出一個評估，預(yù)測學(xué)生是否患有心理疾病。在300個統(tǒng)計樣本中，我們發(fā)現(xiàn)有68名同學(xué)可能存在心理問題，如圖1所示。隨后，我們對這些同學(xué)通過問題檢測問卷進行進一步的調(diào)查，判定是否存在上述三種疾病。從問卷統(tǒng)計得出有15人患有抑郁癥，21人患有焦慮癥，34人患有睡眠障礙，如圖2所示。其中三種心理疾病分別占總樣本的5%，7%和%11.4，其中睡眠障礙患者較多，說明在校學(xué)生睡眠狀況不佳，需要引起重視。

3 基于機器學(xué)習(xí)的心理健康檢測方案：

基于上述問卷統(tǒng)計結(jié)果，我們對問卷測試加入了機器學(xué)習(xí)的功能。該學(xué)習(xí)過程分為訓(xùn)練和測試兩部分，如下圖3所示。

機器學(xué)習(xí)算法主要有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。本文中主要基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。監(jiān)督學(xué)習(xí)先選擇一個適合目標(biāo)任務(wù)的數(shù)學(xué)模型，再將問卷統(tǒng)計的內(nèi)容以輸入-輸出的形式給機器去學(xué)習(xí)，機器在既定的答案中不斷學(xué)習(xí)并總結(jié)一套自己的“方法論”，隨后便可以嘗試其他的輸入，檢測是否可以正確判斷心理疾病。

在監(jiān)督學(xué)習(xí)模式下，我們使用了不同的相關(guān)算法，從中找出最準(zhǔn)確的結(jié)果。本次研究主要運用了邏輯回歸、支持向量機、決策樹及樸素貝葉斯算法。邏輯回歸是一種實現(xiàn)方式簡單且易于觀察的二分類模型。邏輯回歸可以分析數(shù)據(jù)集并生成二進制結(jié)果。數(shù)據(jù)集可以由一個或多個自變量組成，這些多維的因素決定了檢測結(jié)果。支持向量機簡化了監(jiān)督學(xué)習(xí)分類和回歸的問題，有著優(yōu)秀的泛化能力。決策樹快速可靠，是最適應(yīng)于人的直觀思維方式。樸素貝葉斯適合文本數(shù)據(jù)，常用于文本分類，同樣也可以用于本次的心理健康檢測。

4? 結(jié)語：

機器學(xué)習(xí)在人類生活的方便性中起著至關(guān)重要的作用，而心理測量則是確保心理健康的重要保障，二者的有機結(jié)合能讓心理健康測試事半功倍。同時通過不間斷的監(jiān)督學(xué)習(xí)并完善相應(yīng)模型，心理測量的檢測結(jié)果將會更加準(zhǔn)確。在心理健康問題專家的幫助下，采用機器學(xué)習(xí)的心理健康測試系統(tǒng)將有著廣泛的應(yīng)用前景，能夠更加及時有效地預(yù)測心理健康問題并針對性治療。

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作者簡介：

陶仲睿，男，生于1999年11月，漢族，江蘇蘇州人，揚州大學(xué)本科生在讀，電子信息專業(yè)

【基金項目】：

本文系揚州大學(xué)2020年本科生創(chuàng)新項目立項資助項目，得到院學(xué)科發(fā)展基金經(jīng)費資助，項目編號：X20200398