研究人员通过机器学习简化PTSD诊断

创伤后应激障碍（PTSD）在美国影响了800万成年人，其中包括成千上万在伊拉克和阿富汗发生冲突的退伍军人。随着COVID危机继续对每个人的心理健康造成损害，PTSD症状在普通人群中呈上升趋势。但是诊断PTSD是一个耗时的过程，需要花费30分钟以上的时间，对于大多数临床访视来说时间太长。

现在，VA波士顿医疗保健系统和波士顿大学公共卫生学院（BUSPH）的研究人员已经使用机器学习来探索简化“黄金标准” 诊断工具 对于PTSD。

发表在杂志上 评定，研究发现，这20个问题中的6个可以从《精神障碍诊断和统计手册》第五版（SCID-5）的《结构化临床访谈》中删减，同时保持 老将 人口。该研究还发现，SCID-5中的不同问题对于男性或女性退伍军人或多或少都很重要。

“我们发现某些PTSD项目可以删除，因为它们相对于其他PTSD项目没有对准确预测PTSD做出实质性贡献。这些项目中有些可能是可移动的，因为它们与其他项目是多余的。其他项目可能是可移动的，因为它们对PTSD的特异性还不够。”研究主要作者塔米·姜（Tammy Jiang）说，她是BUSPH的流行病学博士候选人。

但是，机器学习系统仍然无法与人类匹敌 精神健康 提供者，他们可以解释测试结果并评估患者经历的复杂性和细微差别。

研究合著者说：“我们的研究只是第一步，但很重要，因为它表明机器学习方法可用于帮助提高护理效率的努力，而不会牺牲或降低所提供的护理质量。” BUSPH流行病学副教授Jaimie Gradus博士。

研究人员使用了来自SCID-5评估的1,265名阿富汗和伊拉克冲突退伍军人的数据，以及一种称为“随机森林”（由决策树的“森林”组成）的机器学习系统。随机森林系统了解到诊断中的不同项目对PTSD诊断的预测有多强。这使研究人员能够确定哪些项目具有足够弱的关联性，可以在仍保持至少90％的准确性的情况下进行切割。

对于样本中的1,265名退伍军人，其中一半为男性，一半为女性，研究人员确定了可以削减的六项：解离反应；鲁or或自我毁灭的行为；易怒的行为和愤怒；警惕性持续无法体验积极情绪；和夸张的惊吓反应。

诊断最重要的项目是与他人的脱离或疏离。对于整个样本以及分别针对男性和女性退伍军人都是如此。但是，研究人员发现，男性和女性退伍军人可以削减不同的物品：

对于男性退伍军人，他们确定了可以削减的四个项目：无法回忆创伤事件的重要方面；解离反应；鲁or或自我毁灭的行为；和警惕。

对于女性退伍军人，他们确定了六个：鲁ck或自我毁灭的行为；解离反应；持续无法体验积极情绪；易怒的行为和愤怒的爆发；夸张的惊吓反应；和警惕。

研究资深作者Dr. Dr. Dr.说：“这项研究非常清楚地表明，男性和女性诊断PTSD的最有效方法可能有所不同。在像VA这样的环境中，这一发现尤为关键，VA为一小部分但越来越多的女性退伍军人提供服务。”布莱恩·马克思（Brian Marx）是弗吉尼亚州波士顿医疗保健系统（VA Boston 健康care System）的PTSD国家中心的工作心理学家，也是BU医学院的精神病学教授。

马克思说，这项研究对弗吉尼亚州及以后的未来都具有令人兴奋的意义。他说：“尽管我们已经在VA医疗保健和其他场所使用了针对PTSD的可靠且有效的筛查手段，但它们仅能够提供临时的诊断结果，而这需要使用黄金标准的临床诊断访谈进行验证。” “我们的发现可能为我们最终跳过一条简短但仍然是金标准的诊断性访谈铺平了道路，该访谈将准确地识别出患有PTSD的人并尽快将其送入治疗。”

随着COVID-19大流行导致更多的PTSD，抑郁，焦虑， 物质使用姜说，“以及一般人群中的其他疾病，“运用机器学习方法简化心理健康评估可能有助于减轻负担，并帮助人们更有效地获得医疗服务。”

---

---