高校抑郁癥篩查及預(yù)警的探討

王佰川,吳霏,鐘曉利

(攀枝花學院,四川 攀枝花 617000)

抑郁癥是一種常見的心理健康問題,也被稱為臨床抑郁癥或抑郁性障礙。它可以影響一個人的思維、情緒和日常功能。抑郁癥不同于經(jīng)常的情緒低落或傷心感,它是一種持續(xù)的、嚴重的心情下沉和對生活失去興趣的狀態(tài)。中國大學生抑郁癥是一個備受關(guān)注的社會問題。以下是一些關(guān)于中國大學生抑郁癥的概況:

高發(fā)率:中國大學生抑郁癥的發(fā)病率逐年上升,成為影響大學生心理健康的重要問題。根據(jù)一些研究數(shù)據(jù),大約有10%至20%的中國大學生存在不同程度的抑郁癥狀。

壓力因素:中國大學生普遍面臨著巨大的學業(yè)壓力、就業(yè)壓力和社交壓力等。高考競爭、就業(yè)市場競爭激烈以及與同學、家人的期望等因素都可能導(dǎo)致大學生心理負擔過重,增加抑郁癥的風險。

就診和尋求幫助的困難:盡管抑郁癥在大學生中相對常見,但由于缺乏足夠的心理健康宣傳和教育,加上對心理問題的社會認知度相對較低,很多大學生往往面臨就診和尋求幫助的困難。社會對心理問題認知度的提高和心理健康服務(wù)的完善對于改善這一情況至關(guān)重要。

影響學業(yè)和生活:抑郁癥對大學生的學業(yè)和生活產(chǎn)生了負面影響。抑郁癥狀會導(dǎo)致注意力不集中、記憶力減退、學習能力下降,同時也可能造成失眠、食欲改變和自我抑制等問題,嚴重影響大學生的正常生活和發(fā)展。

心理健康服務(wù)的重要性:為了改善大學生抑郁癥的情況,中國的高校和社會各界已經(jīng)開始關(guān)注并加強心理健康服務(wù)。部分高校提供心理咨詢和支持服務(wù),幫助學生解決心理問題。此外,一些非政府組織和志愿者也致力于提供心理健康支持和宣傳活動,以提高社會對心理健康問題的認識。

高校抑郁癥篩查及預(yù)警以往主要集中在高校心理健康工作者和相關(guān)研究人員通過心理量表對學生進行心理普查并建立心理檔案,對有臨床癥狀的學生進行初步篩查。然而,這種篩查方式存在滯后性、被動性和受限性等缺點。隨著新媒體、大數(shù)據(jù)以及人工智能等技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)的篩查方法的不足得到了一定的改善,從而使得大學生抑郁癥的篩查和預(yù)警成為可能。

1 傳統(tǒng)方法

傳統(tǒng)抑郁癥篩查通過量表實現(xiàn),這些量表都是由專業(yè)機構(gòu)或研究團體開發(fā)和驗證的,被廣泛應(yīng)用于臨床和研究領(lǐng)域。然而,對于正式的抑郁診斷,仍然需要由專業(yè)的心理健康專家進行評估和診斷。如果有可能患有抑郁癥,請尋求專業(yè)醫(yī)療或心理咨詢的幫助。以下是幾個常用的權(quán)威性大學生抑郁癥篩查量表:

1.1 抑郁自評量表(Beck DepressionInventory,簡稱BDI)

BDI是一種廣泛使用的自評量表,用于評估個體的抑郁癥狀和嚴重程度。它包含21個項目,涵蓋了抑郁癥狀的方面,如悲傷、自責、疲勞等。每個項目有四個等級,根據(jù)被試者的選擇進行評分。

1.2 匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)(Pittsburgh Sleep QualityIndex,簡稱PSQI)

睡眠問題與抑郁癥狀密切相關(guān)。PSQI是一種評估睡眠質(zhì)量的問卷,包括9個部分,涵蓋了睡眠質(zhì)量、睡眠時間、睡眠障礙等方面。

1.3 哈密爾頓抑郁量表(Hamilton Depression RatingScale,簡稱HAMD)

HAMD 是一種用于評估抑郁嚴重程度的臨床測量工具,由醫(yī)生或?qū)I(yè)人員進行評估。它包含17個項目,涵蓋了抑郁癥狀的不同方面,如情緒、睡眠、體重、焦慮等。

1.4 抑郁和焦慮量表(HospitalAnxiety andDepressionScale,簡稱HADS)

HADS是一種廣泛應(yīng)用于醫(yī)療和研究中的自評量表,用于評估個體的抑郁和焦慮水平。它包含14個項目,分為抑郁和焦慮兩個維度,可獨立評估。

2 互聯(lián)網(wǎng)新科技

微信、微博、App等新媒體平臺在大學生抑郁篩查及預(yù)警中可以發(fā)揮重要的作用,值得注意的是,盡管新媒體平臺可以在大學生抑郁癥篩查和預(yù)警中發(fā)揮積極作用,但它們并不能替代專業(yè)的心理健康評估和治療。在發(fā)現(xiàn)潛在的抑郁癥狀或問題時,仍建議尋求專業(yè)心理健康機構(gòu)的支持和幫助。以下是一些這些平臺可以應(yīng)用的方式。

2.1 抑郁篩查問卷

這些平臺可以提供在線的抑郁篩查問卷,供大學生進行自我評估。這些問卷可以基于已有的抑郁癥狀標準,通過簡單的選擇題或填空題來評估個體的抑郁風險。

2.2 提供心理健康教育

這些平臺可以通過發(fā)布文章、視頻、圖文等形式,提供有關(guān)心理健康的知識和教育資訊。這有助于大學生了解抑郁癥的癥狀、原因、治療方法等,并提供心理咨詢的渠道。

2.3 匿名交流平臺

微信、微博、App等平臺可以提供匿名的交流空間,讓大學生有機會與他人分享自己的情緒和壓力。這種匿名的交流環(huán)境可以減輕抑郁者面對的社會壓力,同時也可以讓其他人提供支持和鼓勵。

2.4 預(yù)警機制

這些平臺可以使用機器學習和自然語言處理等技術(shù)來分析用戶在社交媒體上的言行和情緒狀態(tài),以便及早發(fā)現(xiàn)抑郁的跡象。當系統(tǒng)檢測到潛在的抑郁跡象時,可以自動觸發(fā)預(yù)警機制,向相關(guān)的專業(yè)機構(gòu)或個人發(fā)送提醒,以便及時干預(yù)和支持。

2.5 心理健康應(yīng)用程序

這些平臺也可以提供心理健康應(yīng)用程序,例如專注于抑郁癥的自助應(yīng)用。這些應(yīng)用程序可以提供心理疏導(dǎo)、冥想、放松技巧、自我管理等功能,幫助大學生緩解壓力、管理情緒和改善心理健康。

3 大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)在大學生抑郁癥中的應(yīng)用可以通過分析大規(guī)模的數(shù)據(jù),包括社交媒體數(shù)據(jù)、移動應(yīng)用數(shù)據(jù)、在線問卷數(shù)據(jù)等,來識別潛在的抑郁風險。盡管大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)可以提供抑郁癥的預(yù)警和識別風險的能力,但仍然需要進一步的研究和驗證。同時,保護個人隱私和數(shù)據(jù)安全也是重要的考慮因素,在應(yīng)用中需要采取適當?shù)臄?shù)據(jù)保護措施。以下是一些大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)可以應(yīng)用的方式:

3.1 數(shù)據(jù)挖掘和分析

大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)可以使用數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)來收集、整理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能包括大學生在社交媒體上的言論、行為、情感表達等。通過分析這些數(shù)據(jù),系統(tǒng)可以識別出潛在的抑郁跡象,例如負面情緒、消極言論、社交孤立等。

3.2 自然語言處理

大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)可以應(yīng)用自然語言處理技術(shù),對大學生在社交媒體上的文字內(nèi)容進行分析。系統(tǒng)可以檢測出抑郁癥狀的相關(guān)詞匯、表達方式和語義模式,以識別可能存在的抑郁風險。

情感分析:大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)可以使用情感分析技術(shù),對大學生在社交媒體上的情感表達進行評估。通過識別負面情緒、悲傷、絕望等情感信號,系統(tǒng)可以判斷是否存在抑郁的跡象,并進行相應(yīng)的預(yù)警。

3.3 預(yù)警模型構(gòu)建

基于分析和挖掘的結(jié)果,大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)可以構(gòu)建抑郁預(yù)警模型。該模型可以使用機器學習算法和模式識別技術(shù),根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和已知的抑郁癥狀,建立預(yù)測模型來預(yù)測大學生是否具有抑郁風險,并提供相應(yīng)的預(yù)警提示。

3.4 及早干預(yù)和支持

一旦大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)檢測到潛在的抑郁風險,它可以自動觸發(fā)干預(yù)和支持措施。系統(tǒng)可以向相關(guān)的專業(yè)機構(gòu)、學校輔導(dǎo)員或心理健康服務(wù)機構(gòu)發(fā)送提醒,以便及時干預(yù)和提供必要的支持。

4 人工智能

抑郁癥患者主要表現(xiàn)為持續(xù)悲傷,最嚴重者可能導(dǎo)致自殺。目前自殺已成為多國年輕人第一大死因,其中患抑郁癥占比超過一半。然而,如此龐大的患病人群中,僅有不到10%接受了藥物治療。各國對心理疾病的診斷和治療能力普遍大幅落后于身體疾病,心理醫(yī)生和精神病醫(yī)生數(shù)量短缺,且缺少診前精準預(yù)測和診后有效追蹤。目前,AI技術(shù)正越來越多地應(yīng)用到醫(yī)療行業(yè),特別是對于尚缺乏有效診斷和治療手段的精神疾病領(lǐng)域更有意義和潛力。在一些探索性研究中,已有多個項目取得了初步成功。如在抑郁癥診斷方面,IBM 的研究團隊利用機器學習,分析心理疾病記錄,發(fā)現(xiàn)處于精神疾病風險的人說話時較少使用連貫的句子和所有格代詞,可用于精神疾病的預(yù)測。在抑郁癥治療方面,斯坦福大學的研究團隊嘗試利用AI聊天機器人緩解患者抑郁癥狀。隨著技術(shù)進步和經(jīng)驗積累,AI正在為大規(guī)模診斷和治愈抑郁癥帶來新希望。

人工智能在大學生抑郁篩查及預(yù)警中的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛,包括抑郁癥的特征提取、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型構(gòu)建等方面,旨在為大學生提供及時的幫助和干預(yù)。

4.1 抑郁癥特征提取

人工智能技術(shù)可以通過分析大量的文本、社交媒體數(shù)據(jù)以及日志記錄等信息,識別出患者可能表現(xiàn)出的抑郁癥特征,如負面情緒、消極思維和社交退縮等。自然語言處理技術(shù)和情感分析算法可以有效地幫助提取這些特征。

4.2 數(shù)據(jù)分析與模式識別

人工智能技術(shù)可以處理龐大的數(shù)據(jù)集,并通過數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法識別出與抑郁癥相關(guān)的模式和趨勢。通過分析大量的匿名化數(shù)據(jù),可以了解不同因素對大學生抑郁癥的影響,為制定預(yù)防和干預(yù)措施提供依據(jù)。數(shù)據(jù)分析還可以揭示出不同群體中抑郁癥的特點和趨勢,有助于更精準地進行篩查和預(yù)警。

4.3 抑郁癥預(yù)測模型構(gòu)建

基于收集的數(shù)據(jù)和特征,可以構(gòu)建抑郁癥預(yù)測模型。機器學習算法如支持向量機、隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等可以對大學生的抑郁癥進行預(yù)測,并提供個性化的干預(yù)建議。這些模型可以根據(jù)個體的特征和歷史數(shù)據(jù),評估其患抑郁癥的風險,并提供早期干預(yù)措施,包括心理咨詢、建議尋求專業(yè)幫助等。

4.4 數(shù)據(jù)采集與處理

為構(gòu)建準確的抑郁癥篩查及預(yù)警系統(tǒng),需要收集大量的樣本數(shù)據(jù),包括文本數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、生理數(shù)據(jù)等。同時,對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和匿名化處理,以確保數(shù)據(jù)的隱私和安全。

4.5 特征工程與模型選擇

在數(shù)據(jù)集準備好之后,進行特征工程,包括特征選擇、特征提取和特征轉(zhuǎn)換等。選擇合適的機器學習算法和模型進行訓練和預(yù)測。同時,考慮到大學生群體的特點,可以結(jié)合心理學理論和模型,設(shè)計更適合的特征和模型。

4.6 系統(tǒng)實現(xiàn)與應(yīng)用

將設(shè)計好的抑郁癥篩查及預(yù)警系統(tǒng)進行實現(xiàn)和部署。系統(tǒng)需要具備用戶友好的界面和交互功能,以便大學生能夠方便地使用。系統(tǒng)還應(yīng)具備實時監(jiān)測和預(yù)警功能,及時發(fā)現(xiàn)可能的抑郁癥風險,并提供個性化的干預(yù)建議。

4.7 系統(tǒng)評估與改進

對抑郁癥篩查及預(yù)警系統(tǒng)進行評估,包括準確性、靈敏度、特異性等指標的評估。同時,收集用戶反饋和建議,不斷改進系統(tǒng)的性能和用戶體驗。

在人工智能在大學生抑郁篩查及預(yù)警的應(yīng)用過程中,面臨著數(shù)據(jù)隱私和倫理問題、算法準確性、系統(tǒng)可靠性等挑戰(zhàn)。未來的研究可以從以下幾個方面進行拓展:提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性,加強數(shù)據(jù)的長期追蹤和監(jiān)測;進一步完善特征提取和模型構(gòu)建的方法,提高抑郁癥篩查和預(yù)測的準確性和可靠性;結(jié)合多種數(shù)據(jù)源和多領(lǐng)域的知識,構(gòu)建更全面的抑郁癥風險評估模型;加強與專業(yè)醫(yī)護人員的合作與溝通,提供更全面的干預(yù)措施和支持;關(guān)注系統(tǒng)的可用性和用戶體驗,開發(fā)更易用、智能化的抑郁癥篩查及預(yù)警系統(tǒng)。人工智能在大學生抑郁篩查及預(yù)警中的應(yīng)用具有廣闊的前景。通過人工智能的特征提取、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型構(gòu)建,可以為大學生提供準確的抑郁癥篩查和個性化的干預(yù)措施,及時幫助他們改善心理健康。然而,仍然需要解決數(shù)據(jù)隱私、算法準確性和系統(tǒng)可靠性等挑戰(zhàn),以實現(xiàn)人工智能在大學生抑郁篩查及預(yù)警領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展。

5 小結(jié)

綜上所述,高校抑郁癥篩查及預(yù)警是非常重要且緊迫的任務(wù)。通過建立科學有效的篩查工具和預(yù)警機制,可以提早發(fā)現(xiàn)患有抑郁癥的學生,并及時提供支持和干預(yù)措施,有助于改善他們的心理健康狀況,提高學業(yè)成績和生活質(zhì)量。然而,仍然需要進一步的研究和努力來完善抑郁癥篩查及預(yù)警的方法和機制,以更好地滿足高校學生的需求。