机器学习工具可预测产后抑郁症高风险人群
产后抑郁症影响着全球约17%的产后女性，使她们在生产后几个月有的甚至一两年内都处于悲伤、焦虑或绝望等强烈情绪中。
近日，一项发表于《美国精神病学杂志》的研究，利用机器学习工具预测患产后抑郁症风险高的人群，使其从预防性护理中受益。研究人员发现，已经分娩的被其模型标记为产后抑郁症高患病风险的人群病发的可能性几乎是普通人的3倍。
“如果我们知道了哪些人的患病风险更高，我们就能尝试制定策略帮助预防抑郁症。”美国非营利性学术医疗系统麻总百瀚的精神病学家、研究论文合著者Roy Perlis说，预防措施包括一些类型的治疗和压力管理策略。
研究人员基于2017年至2022年间在美国分娩的2.9万人的电子健康记录和产后抑郁症筛查评分等数据，开发并验证了该模型。研究人员排除了分娩前一年内有抑郁症病史的人。大约一半的数据用于训练模型，另一半数据用于独立验证模型。结果研究人员发现，被模型标记为产后抑郁症高风险人群中，30%的人发展出这种疾病。
Perlis表示该模型存在不足，但该工具仍然有用，“即使这种程度的预测也会有所帮助，因为我们根本没有资源为每个人提供产后心理健康方面的护理”。
丹麦奥胡斯大学的流行病学家Mette-Marie Zacher Kjeldsen指出，尽管人们对产后抑郁症的风险因素有所了解，但产后抑郁症的诊断仍然不足，“显然我们需要早期检测系统，从而为风险最高的人提供治疗”。
研究人员表示，他们将继续研究如何将这种工具整合到线下医院中。“我们希望该模型能够实现临床转化。”Perlis说。
相关论文信息：https://doi.org/10.1176/appi.ajp.20240381
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