一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法及系统，涉及认知障碍评估技术领域，所述方法包括：获取用户的基本信息；根据所述基本信息从所述游戏信息表中确定出游戏属性，根据所述游戏属性生成个人测评游戏组；所述游戏信息表中存储有游戏属性与用户类型之间的关联关系，所述游戏属性包括认知障碍项对应游戏的覆盖率和难度；依次执行所述个人测评游戏组，获取用户相对应的游戏行为数据，基于所述游戏行为数据对用户进行认知障碍评估

【技术实现步骤摘要】
一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及认知障碍识别
，具体涉及一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法及系统
。

技术介绍

[0002]我国
60
岁以上人口占全国人口的
18.7
％，其中
6.0
％为痴呆
(dementia)
患者，
15.5
％的老年人有轻度认知功能损害
(mild cognitive impairment
，
MCI)
，严重影响老年人的健康和生活质量，并给家庭和社会带来了沉重的照护和经济负担
。
阿尔茨海默病
(Alzheimer
’
s disease
，
AD)
是引起痴呆的主要疾病，研究发现，
AD
在发展为痴呆之前的临床前期和
MCI
期已出现相关病理变化，故对高危人群的早期筛查和干预有助于延缓痴呆的发生和进展
。
临床指南和专家共识要求建立规范和较高水平的认知障碍疾病的记忆门诊，但其普及率
、
知晓率
、
就诊率
、
检出率较低，人
、
物
、
时间等成本要求高，远不能满足早期筛查认知障碍性疾病的要求
。
数字化认知评估工具可明显提高筛查效率
、
节省人力和时间，有助于推动数字化记忆门诊建设
。<br/>手机和微信小程序的普及，支持老年人居家自主完成认知筛查，而且筛查成本低，人群普及效率高，不仅具备良好的可靠性，还有助于完善对高风险人群的信息化管理
。
游戏化的筛查工具更具趣味性和吸引力，并且可通过人工智能
(artificial intelligence
，
AI)
依据测试过程中的反应时间
、
语言
、
动作等过程变量进一步提高筛查的准确性
。
[0003]现有技术中，基于游戏行为分析认知障碍的方法并没有考虑到个体属性的差异，例如，年龄
、
性别和受教育程度等，导致认知障碍评估精度低，无法为认知障碍预防和治疗提供准确的数据支持
。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法及系统，提高认知障碍评估精度
。
[0005]第一方面，一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法，包括：
[0006]获取用户的基本信息；所述基本信息包括年龄
、
性别
、
受教育程度；
[0007]根据所述基本信息从所述游戏信息表中确定出游戏属性，根据所述游戏属性生成个人测评游戏组；所述游戏信息表中存储有游戏属性与用户类型之间的关联关系，所述游戏属性包括认知障碍项对应游戏的覆盖率和难度；
[0008]依次执行所述个人测评游戏组，获取用户相对应的游戏行为数据，基于所述游戏行为数据对用户进行认知障碍评估
。
[0009]优选的，获取若干样本用户的用户信息，所述用户信息包括基本信息和第一认知障碍评估结果，其中，所述若干样本用户的基本信息相同，所述第一认知障碍评估结果不同或者相同；
[0010]随机生成若干测评游戏组；
[0011]依次执行所述游戏测评组，获取若干样本用户相对应的游戏行为数据，基于所述游戏行为数据对若干样本用户进行认知障碍评估；
[0012]将基于所述游戏行为数据的认知障碍评估结果与第一认知障碍评估结果进行比较，从认知障碍评估结果中确定出最优认知障碍评估结果；
[0013]根据最优认知障碍评估结果确定最优测评游戏组，将最优测评游戏组的游戏属性信息和所述样本用户的基本信息关联存储在所述游戏信息表中
。
[0014]优选的，所述第一认知障碍评估结果根据认知障碍测评量表和专家经验综合确定
。
[0015]优选的，将基于所述游戏行为数据的认知障碍评估结果集与第一认知障碍评估结果进行比较，从认知障碍评估结果集中确定出最优认知障碍评估结果包括：
[0016]计算最优认知障碍评估结果与第一认知障碍评估结果的差值，得到差值组；
[0017]利用
k
均值聚类算法对所述差值组进行聚类，生成每一类对应的轮廓系数；
[0018]根据所述轮廓系数确定出最优聚类簇，将最优聚类簇对应的测评游戏组确定为最优测评游戏组
。
[0019]优选的，基于所述游戏行为数据对用户进行认知障碍评估包括：
[0020]根据所述游戏行为数据确定游戏得分；
[0021]根据游戏得分及游戏属性，计算各个认知障碍感知项得分；
[0022]根据各个认知障碍感知项得分及其对应的权重，计算认知障碍评估得分；
[0023]根据认知障碍评估得分确定认知障碍等级
。
[0024]优选的，所述基本信息还包括职业，根据各个认知障碍感知项得分及其对应的权重，计算认知障碍评估得分，包括：
[0025]根据所述职业修正各个认知障碍感知项对应的权重；
[0026]根据各个认知障碍感知项得分及修正后的权重，计算认知障碍评估得分
。
[0027]第二方面，一种基于游戏行为分析的认知障碍评估系统，包括：
[0028]数据获取模块，用于获取用户的基本信息，根据所述基本信息确定用户类型；所述基本信息包括年龄
、
性别
、
受教育程度；
[0029]游戏生成模块，用于根据所述用户类型从所述游戏信息表中确定出游戏属性，根据所述游戏属性生成个人测评游戏组；所述游戏信息表中存储有游戏属性与用户类型之间的关联关系，所述游戏属性包括认知障碍项对应游戏的覆盖率和难度；
[0030]游戏评估模块，用于依次执行所述个人测评游戏组，获取用户相对应的游戏行为数据，基于所述游戏行为数据对用户进行认知障碍评估
。
[0031]优选的，还包括登录模块和报告生成模块，所述登录模块用于获取登录系统
。
[0032]优选的，还包括报告生成模块，所述报告生成模块用于根据认知障碍评估结果生成认知障碍评估报告
。
[0033]优选的，所述游戏生成模块还用于根据所述上一次认知障碍评估结果
、
上一次评估至本次评估过程中的训练情况确定用户类型
。
[0034]第三方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的认知障碍评估方法
。
[0035]本专利技术的有益效果体现在：基于游戏行为分析的认知障碍评估方法具有个性化
、
游戏化
、
多维度和高精准度的优点，能够更好地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法，其特征在于，获取用户的基本信息；所述基本信息包括年龄
、
性别
、
受教育程度；根据所述基本信息从所述游戏信息表中确定出游戏属性，根据所述游戏属性生成个人测评游戏组；所述游戏信息表中存储有游戏属性与用户类型之间的关联关系，所述游戏属性包括认知障碍项对应游戏的覆盖率和难度；依次执行所述个人测评游戏组，获取用户相对应的游戏行为数据，基于所述游戏行为数据对用户进行认知障碍评估
。2.
根据权利要求1所述的一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法，其特征在于，获取若干样本用户的用户信息，所述用户信息包括基本信息和第一认知障碍评估结果，其中，所述若干样本用户的基本信息相同，所述第一认知障碍评估结果不同或者相同；随机生成若干测评游戏组；依次执行所述游戏测评组，获取若干样本用户相对应的游戏行为数据，基于所述游戏行为数据对若干样本用户进行认知障碍评估；将基于所述游戏行为数据的认知障碍评估结果与第一认知障碍评估结果进行比较，从认知障碍评估结果中确定出最优认知障碍评估结果；根据最优认知障碍评估结果确定最优测评游戏组，将最优测评游戏组的游戏属性信息和所述样本用户的基本信息关联存储在所述游戏信息表中
。3.
根据权利要求2所述的一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法，其特征在于，所述第一认知障碍评估结果根据认知障碍测评量表和专家经验综合确定
。4.
根据权利要求1所述的一种基于游戏行为分析的认知障碍评估方法，其特征在于，将基于所述游戏行为数据的认知障碍评估结果集与第一认知障碍评估结果进行比较，从认知障碍评估结果集中确定出最优认知障碍评估结果包括：计算最优认知障碍评估结果与第一认知障碍评估结果的差值，得到差值组；利用
k
均值聚类算法对所述差值组进行聚类，生成每一类对应的轮廓系数；根据所述轮廓系数确定出最优聚类簇，将最优聚类簇对应的测评游戏组确定为最优测评游戏组
。5.<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈楠，夏欢欢，王成斌，程川，李亚天，吴静楠，陆晓翔，
申请(专利权)人：上海博斯腾网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：