科学家开发出预测心理健康危机的机器学习模型

西班牙Koa Health公司Aleksandar Matic、庞培法布拉大学Roger Garriga等研究人员开发出从电子健康记录中预测心理健康危机的机器学习模型。研究成果近日在线发表于《自然—医学》。

研究人员开发了一个机器学习模型，利用电子健康记录，在28天内持续监测病人的心理健康危机风险。该模型的接收者操作特征曲线下的面积为0.797，精确召回曲线下的面积为0.159，预测危机的灵敏度为58%，特异性为85%。一项为期6个月的后续前瞻性研究评估了这个算法在临床实践中的应用，并观察到预测在管理病例或减轻64%病例的危机风险方面具有临床价值。

这项研究是第一个连续预测各种心理健康危机的风险，并探索这种预测在临床实践中的附加价值。