Page 241 - 急诊医学与精神疾病的临床理论研究

Clinical Theoretical Research on Emergency Medicine and Mental Disorders
急诊医学与精神疾病的临床理论研究

（二）人工智能算法
1. 贝叶斯模型
在 AI 中，朴素贝叶斯分类器（naïve Bayes classifier）是一种基于贝叶斯定

理和特征条件无关假设的分类方法，它是分类算法的一种通用术语。在近期研究
中，贝叶斯模型经常被用来诊断精神疾病。例如，计算精神病学的 Strüngmann
论坛（Strüngmann Forumon Computational Psychiatry）建议使用贝叶斯推理来研
究潜在原因（遗传学和社会学现象）、潜在假设理论结构以及症状之间的关系。

此外，Grove 等采用贝叶斯模型比较法探讨了视觉整合与一般认知的关系。结果
表明，贝叶斯模型不仅可以对疾病分类系统进行比较，并且能获取诊断组的一般
心理病理信息。

2. 逻辑回归
在统计学中，逻辑斯谛模型是应用最广泛的统计学模型，而且 LR 是一种重
要的 AI 算法。最近的研究经常使用 LR 模型来诊断精神疾病。例如，Hagen 等
采用 LR 法评价了心理困扰与两种认知筛查工具之间的相关性。结果表明，基于
绩效的评估可以减少心理困扰对认知筛查的影响。此外，Barker 等采用多变量

LR 模型预测了 30 天内精神病患者再入院的情况。他们研究了一种更好的再入院
预测方法，并找到了精神病患者再入院的重要预测因素。总之，LR 模型的预测
准确性很高，并且其在临床上得到了广泛的应用。

3. 决策树
决策树是一种类似于流程图的图表，该图表显示了一系列决策结果，包括随
机事件结果和效用。决策树是监督分类学习中使用最广泛的算法之一。在 AI 算
法中，决策树是一种预测模型，它代表了对象属性和对象值之间的一种映射关系。
大多数现代决策树学习算法都采用基于纯度的启发式算法。信息增益，即 gain（D，

X），定义如下：
D
gain (D , X ) = info (D ) − ∑ x info (D x )
x D
式中，D 是一组集；X 是某种属性；x 是属性 X 的取值；Dx 是 D 的子集，
由 X=x 的实例组成；info（D）由下式定义：

m
info ( D) = − ∑ p log 2 ( p )
i
i
= i 1
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