人工神经网络模型在急性应激障碍预警中的应用

目的：探讨人工神经网络模型在对急性应激障碍预警中的应用。方法通过现场流行病学整群抽样调查获取研究对象及有关信息；急性应激障碍确诊根据中国精神疾病分类( CCMD-3)诊断标准，并参照国际疾病分类第10版( ICD-10)相关内容。采用个性指标，认知评价，应对方式，社会支持，情绪指标，植物神经功能评定等指标；数据库建立采用 SPSS17.0软件，建立神经网络模型( ANN)。结果积累从2008年1月~2012年12月军队及地方突发事件应对人员,及医院门急诊采集病例近1000人，确诊急性应急障碍患者97人，患病率为9%。从被研究者中抽取急性应激障碍患者和非急性应激障碍者各97名为建模对象，将其情绪因子、性格指标、认知指标、植物神经指标等7个变量作为网络的输入层，进行 ANN的拟合。所建模型的预测精度为96%；能够正确预测建模对象中95.3%的非急性应激障碍患者，95.1%的急性应激障碍患者；输入变量敏感性系数排在前四位的依次为焦虑素质、认知功能、应对能力和植物神经功能。结论 ANN 在急性应激障碍(预测)中精度较高，具有一定的开发应用前景。