面向抑郁症患者自测自疗平台的设计与应用

（南京中医药大学人工智能与信息技术学院，江苏 南京 210023）

抑郁症是一种常见的精神障碍，具有高患病率、高致残率、高自杀率。患者主要表现为兴趣丧失、自罪感、食欲下降等，并有其他认知、行为和社会功能异常，病情严重时会出现自杀观念[1]。据WHO 统计报告指出，全球抑郁症患病人数约有3.5 亿，且人数不断增长，预计2020 年抑郁症将成为世界第二大负担疾病[2]。由于我国目前采取粗放的经验性治疗模式，治疗方式及过程不规范，且患者对疾病缺乏足够认识，导致难以达到抑郁症的治疗目标[3]。本文通过设计与开发面向抑郁症患者自测自疗的平台，将治疗的主动权交付给患者，使患者科学认识心理疾病，帮助其经历内心重塑，进而提高该病的治疗效果。

1 基于评估治疗及患者治疗偏好的治疗策略

基于评估的治疗（MBC）旨在提高追踪及治疗的精确度和一致性。以患者自评量表作为主要依据，对患者的状态做出客观、量化、全面的评估，易于及时调整治疗方案，从而达到最佳疗效。目前MBC 治疗模式在国内精神科领域仍是一种较新的治疗模式。患者依从性是影响疗效的关键因素，让患者尽可能地参与到治疗决策中，能提高其依从性。治疗过程中，患者个人可能会更倾向于某种治疗方式，患者治疗偏好受年龄、费用、便捷性等多因素影响，重视患者治疗偏好能有效提高患者的治疗效果。

2 系统设计

2.1 系统架构 系统采用三层架构模型，即表示层、业务逻辑层以及数据访问层。表示层面向用户提供交互式的操作界面，显示自我测评、自我疗愈打卡等功能。用户的需求将传递到业务逻辑层，在这一层对接收的数据进行处理、计算，并将处理结果反馈到表示层中[4]。数据访问层能够实现数据的增加、删除、修改、查询等操作，为业务逻辑层提供数据访问的接口。数据访问层通过连接数据库以及业务逻辑层，可以将业务逻辑层计算处理过的数据存储至数据库。

2.2 系统流程 系统流程图见图1。用户进入系统后，需填写性别、年龄、职业、家人联系方式等基础信息。用户可在系统内使用汉密尔顿抑郁量表进行自我测评，系统将展示用户的测评结果，并为患者提供分级式治疗。针对有急迫危机的患者，系统将立即采取自杀干预和救助措施，与专业机构及专业人士取得联系。针对抑郁等级为轻中度的用户，平台将为用户提供自疗打卡、匿名问答、远程咨询等服务，用户可根据自己的治疗偏好选择合适的服务。

2.3 系统建设目标及作用 目前人们对于抑郁症的认识不够全面，关注较少，更多将其作为一种简单的情绪问题，没有过多地认真对待。本系统以用户为中心，关注人群心理健康，帮助患者重建生命价值观。借助该系统，患者可以有效降低医疗成本，便捷地接受高品质的服务，以达到缓解或痊愈疾病的目的。系统根据患者的反馈自动分析用户兴趣点，选择最优治疗方案，达到最佳治疗效果。系统提供自测自疗均为线上服务，无需患者直接面对医师，有效缓解患者对于病情状况难以启齿的情况，帮助其消除歧视和病耻感。

3 面向抑郁症患者自测自疗平台功能

图1 系统流程图

系统的主要功能包括个人账号管理、定期自我测评、自疗项目打卡、匿名树洞、紧急救助、远程咨询，见图2。①个人账号管理：该功能可供用户新建账号，查看、修改自己的各类信息，包括个人信息、浏览记录、收藏记录。患者界面支持添加家属信息功能，便于定期告知患者自测结果以及自疗项目的打卡情况。②定期自测：MBC 采用简单可信的量表对患者出现的症状、不良反应等方面进行全面、系统评估。系统借助汉密尔顿抑郁量表（HAMD）让患者进行自我测评，根据测试数据，将患者的抑郁程度分为轻度、中度、重度，从而进行阶梯式分层治疗，为患者推荐合适的疗养方案。③自疗打卡：系统利用患者的治疗偏好，根据自测结果为患者提供个性化的疗养方案，如饮食调护、五行音乐疗法、认知阅读、睡眠质量提升、早起锻炼等。将治疗的主动权完全交付于患者，用户可自主选择最合适的疗养方式。④匿名树洞：开辟匿名问答的树洞，供用户倾诉发泄。通过志愿者的陪伴和开导，让患者感受来自陪伴者的温暖和理性，帮助患者科学认识心理行为问题，消除歧视和病耻感。⑤紧急救助：依据自测结果，若测评结果判断为重度患者。系统将建议和鼓励患者立即向专业人士和机构取得联系、获得帮助。若患者具有自杀倾向和急迫危机，志愿者将帮助联系地方自杀干预协会，采取自杀预防和救助措施。⑥远程咨询：用户可与医生进行远程交互式沟通咨询，允许用户自主选择按国家规定经资格审查后进入系统的中医师以及心理咨询师，选择条件包括：性别、年龄、教育背景、用户评价等。

图2 系统功能架构

4 融合用户画像的个性化推送

个性化推送的作用在于在数据冗余信息过载的时代，为用户提供符合其偏好的信息。用户在自疗过程中可能会倾向于某种治疗方式，其治疗偏好受年龄、职业、便捷性等多因素影响，仅构建个人画像难以实现精准推荐。因此通过构建用户群体画像，将具有相似治疗偏好的用户聚集，形成用户群体，从用户群体中提炼出共同的治疗偏好作为推荐的自疗方案，以减轻系统计算压力[5]。构建流程如下：①标签频次统计：根据用户在自疗过程中的浏览痕迹、收藏等内容，将用户兴趣点标签化；②用户间相似度计算：将表中的内容表示成向量，再通过余弦计算公式求得用户之间的相似度数值；③用户的聚类：选取聚类算法如划分聚类算法、层次聚类算法等，聚类后得出相似的用户群体；④虚拟群体用户画像代表构建：经过聚类最终收敛得到的聚类中心即为用户群中的代表，其各个参数反映用户群的共性特征。提炼出虚拟用户代表感兴趣的自疗模式进行每日个性化推送。

5 总结

目前，抑郁症成为我国社会热点问题之一。面向抑郁症患者自测自疗的平台综合应用各种可视化元素和交互技术，是一款基于移动端的医疗健康领域的智能系统。系统融合中医养生学、积极心理学疗法等，为用户提供自测与自疗方案。通过自我测评让用户能够及时识别不良情绪，了解自身状况。运用智能自疗推送，持续监控和调整自疗过程，让用户得到有效救助。将用户画像分析技术应用于该系统，通过挖掘用户健康数据从而为用户提供个性化的健康管理服务。