本申请提供一种孕期心理健康AI辅助评估方法及系统，涉及智慧医疗系统技术领域，该方法包括：获取待评估的目标孕妇的生理活动数据；查询目标孕妇对应多个历史时间点的目标社交行为数据；将目标社交行为数据输入至预设的情绪识别模型，以确定目标孕妇的情绪状态波动信息，情绪识别模型采用Bi‑LSTM模型；将生理活动数据和情绪状态波动信息输入至预设的孕期心理健康评估模型，以预测目标孕妇所对应的孕期心理健康风险等级；孕期心理健康评估模型采用混合集成模型，其包含多层感知机模块和决策树分类模块。由此，基于AI模型辅助，实现了自动评估孕期心理健康风险等级，降低了对心理健康专业人员的过度依赖。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智慧医疗系统，尤其涉及一种孕期心理健康ai(artificialintelligence,人工智能)辅助评估方法及系统。
技术介绍
1、如何有效评估和干预孕期心理健康成为一个重要的公共卫生议题。传统上，孕妇的心理健康评估主要依赖于定期的医疗咨询和问卷调查。尽管这些方法在某些方面有效，但其依然存在较多的不足之处。
2、具体而言，传统的心理健康评估工具大多是标准化问卷。这些量表虽然对于初步筛查有一定的效用，但往往忽视了个体之间的差异性，尤其是，不同的文化背景、教育水平、生活环境和个人经历都会影响孕妇的心理状态，而标准化问卷难以捕捉这些细微差异。另外，由于缺乏深入的数据支持和实时监测机制，现有的干预措施往往采取一种相对泛化的方法，难以为每个孕妇提供个性化、精准的心理健康干预。
3、此外，目前的心理评估和咨询大量依赖心理健康专业人员的经验和判断，其不仅限制了服务的可及性(特别是在资源匮乏地区)，而且容易受到专业人员主观偏见的影响。
4、针对上述问题，目前业界暂未提出较佳的技术解决方案。
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【技术保护点】
1.一种孕期心理健康AI辅助评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多层感知机模块用于对生理活动数据和所述情绪状态波动信息进行数据融合处理得到多层感知机模块的输出结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述决策树模型中每个决策节点n的最佳分割条件的确定操作包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述孕期心理健康评估模型的损失函数为：
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述智能可穿戴设备包括以下中的至少一者：智能手环、智能胸带和健康监测贴片。p>
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种孕期心理健康ai辅助评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多层感知机模块用于对生理活动数据和所述情绪状态波动信息进行数据融合处理得到多层感知机模块的输出结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述决策树模型中每个决策节点n的最佳分割条件的确定操作包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述孕期心理健康评估模型的损失函数为：
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述智能可穿戴设备包括以下中的至少一者：智能手环、智能胸带和健康监测贴片。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述情绪识别模型采...
【专利技术属性】
技术研发人员：张广辉，肖霞，陈蕾，李微，王江珊，郭亚利，尚作美，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第六医学中心，
类型：发明
国别省市：
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