基于人口统计学信息和血清学标志物的抑郁症预测系统技术方案

本发明专利技术公开了基于人口统计学信息和血清学标志物的抑郁症预测系统，包括：信息采集器和数据处理器；所述信息处理器，用于采集患者的性别，年龄，生日，种族，籍贯，文化程度，职业，婚姻情况，家庭成员等；一般体检数据，身高，体重，静息血压，空腹血糖，疾病史，手术史，过敏史，血常规，肝肾功，电解质；以及特殊检查数据，如血清5

【技术实现步骤摘要】
基于人口统计学信息和血清学标志物的抑郁症预测系统


[0001]本专利技术涉及抑郁症预测
，具体为基于一般人口统计学信息和血清学标志物的抑郁症早期预测系统。

技术介绍

[0002]抑郁症是全球精神健康方面负担最重的疾病之一，约有 3 亿人受其影响。2019 年全球疾病负担研究显示，抑郁症在过去 30 年中，在全球疾病负担中的排名从第 19 位上升至第病负担研究显示，抑郁症在过去 30 年中，在全球疾病负担中的排名从第 19 位上升至第4位，同比增长 20.7%。在我国，抑郁人群的情况同样不容乐观，一项针对港澳和内陆大学生人群的流行病学调查显示，大学生抑郁状态的发生率为 28.9%，而另一项对抑郁人群的研究显示，只有 9.5%的抑郁患者接受了相关治疗，这其中只有 0.5%的患者治疗有效。抑郁症导致的最严重的情况是自杀，根据世界卫生组织的数据，全球每年约有 70.3 万人自杀，尽早地识别、评估、管理和追踪受自杀行为影响的人是预防和控制自杀的关键。
[0003]目前抑郁症诊断的主要方法仍然是抑郁量表评估，例如 PHQ
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9 健康问卷，量表评估和诊断抑郁症的缺陷是显而易见的，首先量表缺乏一定的客观性，受受检者的主观因素影响较大，一些对诊断自己抑郁症有抵触情绪的患者可能无法客观地表现自己的症状。其次，量表操作起来有诸多不便，虽然日益发达的网络设备可以弥补这一缺陷，但操作起来仍需要患者完成所有的问题才能判断，无法实时动态追踪患者的情绪变化。
[0004]目前对抑郁症的病理生理机制研究提示其发病与机体以下几方面改变有关：1、单胺类神经递质代谢失调：单胺类神经递质包括血清素（5
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羟色胺）、去甲肾上腺素、多巴胺等。单胺类神经递质与抑郁症的联系最早在 20 世纪中叶时被发现，主要源于早期降压药利血平引起的重度抑郁而被重视。目前临床上常用的一些抗抑郁药物，如三环类抗抑郁药、单胺氧化酶抑制剂等，其主要作用机制及应用效果也提示了单胺类神经递质在抑郁症中的作用。
[0005]2、下丘脑
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垂体
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肾上腺（HPA ）轴功能失调：下丘脑
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垂体
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肾上腺轴主要参与机体应对压力时的反应，既往的研究也显示其与抑郁症的密切联系，血清皮质醇水平的升高程度与抑郁的严重程度密切相关。治疗过程中HPA 轴功能的异常提示治疗效果欠佳以及复发概率的提高。虽然皮质醇与抑郁的关系在临床上还需要更多的研究验证，但其对抑郁评价的客观性不容忽视。
[0006]3、机体炎症：外周细胞因子浓度与机体健康、脑功能、认知程度等密切相关。这些细胞因子可透过血脑屏障，直接对神经元、胶质细胞、小胶质细胞产生作用或通过作用于外周神经，如迷走神经系统，反馈作用于中枢。一些证据提示机体炎症与抑郁密切相关，例如有研究表明童年时期血清白细胞介素
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6 水平升高与成年后发展为抑郁症具有相关性，对一些抑郁症患者的尸体解剖也发现其脑中存在小胶质细胞的活化和神经炎症。
[0007]4、神经可塑性与神经生长：
抑郁症与神经功能改变密切相关，而近年来神经科学的重要突破便是在成年个体中，神经元可通过多能干细胞分化而来。当机体在环境压力的作用下，其神经生长及可塑性受炎症和下丘脑
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垂体
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肾上腺轴的影响而发生改变，进而可能产生抑郁。神经生长受多种神经调控因子的作用，目前研究最多的是脑源性神经营养因子（BDNF），而有研究显示 BDNF 在抑郁人群中的表达明显降低，通过抗抑郁药物或心理干预的方法可以使抑郁人群 BDNF 表达明显升高。其他一些对于抑郁人群的尸体解剖和临床研究也提示神经生长在抑郁症发展和恢复过程中扮演重要角色。
[0008]5、脑结构和功能的改变：近年来影像学技术的发展让我们能更深入研究脑结构和脑功能与神经系统疾病之间的关系。在抑郁症方面，有研究提示抑郁人群的海马体积较正常人群明显缩小，并且缩小程度与抑郁持续时间明显相关。除了海马，也有研究提示齿状回体积和抑郁严重程度明显相关，未治疗抑郁人群的齿状回体积只有正常人或接受治疗人群的一半。
[0009]6、基因与表观遗传学：目前的研究提示抑郁症存在一定的遗传倾向，针对双胞胎和收养人群患病率的研究在一定程度上证明了这一点，除此之外，抑郁患者的一级亲属患病风险比正常人群高出 3倍，这也提示抑郁症的基因因素。但目前没有明确的研究证明某些基因与抑郁症直接相关。除了基因因素，表观遗传学因素也是抑郁症发病的重要方面，表观遗传学指不改变基因序列的情况下改变基因表达的调控因素，这方面与抑郁症的相关研究近年才逐渐开展，具体机制有待进一步研究。
[0010]且鉴于抑郁症目前缺乏客观的监测方法，抑郁量表存在较大的主观性和操作的繁琐性。

技术实现思路

[0011]针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供基于人口统计学信息和血清学标志物的抑郁症预测系统，其通过收集抑郁人群，进行血清学相关生物标志物检测及抑郁量表相结合的方式，构建抑郁人群血清学标志物数据库，然后通过数据库训练人工智能算法，进而实现对个体通过血清学检测和人工智能算法的结合快速识别其抑郁状态的效果。
[0012]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：基于人口统计学信息和血清学标志物的抑郁症预测系统，其特征在于，包括：信息采集器和数据处理器；所述信息处理器，用于采集患者的性别，年龄，生日，种族，籍贯，文化程度，职业，婚姻情况，家庭成员等；一般体检数据，身高，体重，静息血压，空腹血糖，疾病史，手术史，过敏史，血常规，肝肾功，电解质；以及特殊检查数据，如血清5
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HT，多巴胺，谷氨酸，γ
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氨基丁酸，BDNF，VEGF，FGF，皮质醇；所述数据处理器，用于对一般体检数据和特殊检查数据进行预处理操作，获得一般体检数值和特殊检查数值；所述数据处理器，还用于对一般体检数值和特殊检查数值与患者抑郁状态进行比对；所述数据处理器，还用于根据所述一般特征和特殊特征建立当前特征集合，从所
述当前特征集合中选取特征子集；所述数据处理器，还用于根据所述特征子集通过预设预测模型进行综合性分析，获得抑郁症的预测结果。
[0013]本专利技术的有益效果在于: 以血清学为主，其他检测方法为辅的方法更快速地筛查人群，准确定位抑郁群体，以实现尽早干预，实现对抑郁人群的快速识别，尽早介入进行心理干预，将有效杜绝患者病情恶化引起的自杀的严重情况的发生。
实施方式
[0014]下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0015]基于人口统计学信息和血清学标志物的抑郁症预测系统包括：信息采集器和数据处理器；所述信息处理器，用于采集患者的性别，年龄，生日，种族，籍贯，文化程度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人口统计学信息和血清学标志物的抑郁症预测系统，其特征在于，包括：信息采集器和数据处理器；所述信息处理器，用于采集患者的性别，年龄，生日，种族，籍贯，文化程度，职业，婚姻情况，家庭成员等；一般体检数据，身高，体重，静息血压，空腹血糖，疾病史，手术史，过敏史，血常规，肝肾功，电解质；以及特殊检查数据，如血清5
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HT，多巴胺，谷氨酸，γ
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氨基丁酸，B...

【专利技术属性】
技术研发人员：王翰，刘珊珊，
申请(专利权)人：王翰，
类型：发明
国别省市：