[发明专利]一种抑郁症情绪监测方法、装置及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种抑郁症情绪监测方法、装置及可读存储介质，其中方法包括：监测用户的行为数据；按照预设规则从所述行为数据中计算目标数据特征；通过预设预测模型基于所述目标数据特征进行预测，以获得预测结果。本发明实施例通过按照预设规则从所述数据特征中选取目标数据特征；通过预设预测模型基于所述目标数据特征进行预测，降低了个体差异性的影响，达到对抑郁症患者情绪变化的监测和预警效果。

技术领域

本发明涉及用户行为管理领域，尤其涉及一种抑郁症情绪监测方法、装置及可读存储介质。

背景技术

抑郁症是一种常见的精神疾病，全球范围内估计有3.5亿患者。抑郁症不同于通常的情绪波动和对日常生活中挑战产生的短暂情绪反应，患者可能会受到极大影响，最严重时可引致自杀，每年自杀死亡人数估计高达100万人。当前抑郁症的诊断方式主要以医生问诊，患者回忆既往情绪状态的方式进行，有时会出现患者记忆有偏差、模糊不清的情况。抑郁症治疗病程通常较长，医生通常需要通过了解患者长期的精神状态对其治疗方案进行调整。

当前相关研究主要分为两个方向，一是使用单一模型由于手机使用习惯存在较大个体差异，二是针对患者个体开发个人定制化模型。

使用单一模型对全部患者的情绪状态进行预测存在较大困难，需要大量数据支撑，而抑郁症患者实验入组条件较为复杂，当前大多数研究的数据集患者人数都较为有限，很难去除个体差异性的影响。

发明内容

本发明实施例提供一种抑郁症情绪监测方法、装置及可读存储介质，用以降低个体差异性的影响，提高抑郁症检测效果。

第一方面，本发明实施例提供一种抑郁症情绪监测方法，包括：

监测用户的行为数据；

按照预设规则从所述行为数据中计算目标数据特征；

通过预设预测模型基于所述目标数据特征进行预测，以获得预测结果。

可选的，监测用户的行为数据，包括：

监测用户使用终端的使用行为数据以及获取用户反馈的量表数据；

其中所述量表数据包括：用户反馈的PHQ-9自评量表。

可选的，按照预设规则从所述行为数据中计算目标数据特征，包括：

对所述行为数据进行数据处理，剔除不完整数据及脏数据；

合并处理在先指定次数与当前量表数据，按照预设分类标准对合并处理后的所述量表数据进行分类，并对分类后的所述量表数据设置对应的数据标签。

可选的，按照预设规则从所述行为数据中计算目标数据特征，还包括：

根据所述行为数据确定用户在各个预设时段内的终端使用信息，以及睡眠与运动特征。

可选的，确定用户在各个预设时段内的睡眠与运动特征，包括：

将睡眠心率进行余弦拟合后提取对应的睡眠曲线特征；

确定所述睡眠曲线特征的特征值；

所述特征值至少包括如下之一：平均值、中位数及标准差。

可选的，按照预设规则从所述行为数据中计算目标数据特征，还包括：

利用预设特征选择模型从所述使用行为数据和所述量表数据中选取对应的目标数据特征；

其中所述预设特征选择模型至少包括如下之一：基于树的特征选择、L1范式特征选择。

可选的，通过预设预测模型基于所述目标数据特征进行预测之前，还包括：