[发明专利]一种基于机器学习的抑郁症评级系统及方法在审
| 申请号： | 202210334156.8 | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN114649075A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 李晓虹;孙源鸿;刘启健;李毅;李康 | 申请（专利权）人： | 首都医科大学附属北京安定医院 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G16H20/70;G16H50/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 廖曦 |
| 地址： | 100088 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的抑郁症评级系统及方法，属于机器学习技术领域。该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征选择模块、机器学习模块和执行模块。数据采集模块，从全球可访问的在线调查中获取数据，包括抑郁量表中所有项目的答案、填写者的人口学统计变量和填写问卷所花费的时间信息；数据预处理模块，除开年龄和性别数据，根据答题者的分数分为高抑郁或低抑郁两个级别；对原始数据的特征进行组织处理，将所有可分类的列转换为代表每个类别的one‑hot编码；将特征和标签分开，并将数据集划分为训练数据集、测试数据集和保留数据集；本发明实现了通过缩短现有量表来开发一种更简单、更有效的抑郁风险评估方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 抑郁症 评级 系统 方法 | ||
【主权项】：
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