CN103914800A - 心理健康指数智能监控系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种心理健康指数智能监控系统,包括一级监控装置和二级监控装置,一级监控装置包括相互连接的第一心理因素计算建模模块和心理健康指数一次处理模块,心理健康指数一次处理模块连接二级监控装置;二级监控装置包括相互连接的第二心理因素计算建模模块和心理健康指数二次处理模块。该系统能够实现对健康体检/社区基本卫生服务/综合医院门诊/住院人群的心理健康指数的采集和监控,对各类人群心理健康指数进行快速准确分级,降低了人力成本,提高了监控可靠性。

Description

心理健康指数智能监控系统
技术领域
本发明涉及一种智能监控技术领域,特别是一种针对健康体检/社区基本卫生服务/综合医院门诊/住院人群的心理健康指数智能监控系统。
背景技术
目前,综合医院门诊就诊人群伴发心理精神障碍率高,识别率低。我国体检/社区基本卫生服务/综合医院门诊住院病人人群庞大,据不完全统计显示,我国综合医院门诊就诊(包括社区卫生服务)人群2012年超过数亿人次,有关研究显示,综合性医院反复就诊患者中的50%伴有包括抑郁、焦虑、惊恐、酒精和其它物质滥用等心理精神障碍,而且这些心理精神障碍的发病率在逐年增高。然而,这些伴发心理精神障碍的识别率和诊断率并不高。世界卫生组织调查发现,15个国家和地区的综合性医疗机构对就诊患者的心理障碍平均识别率为48.9%,而我国仅为15.9%。体检/社区/综合医院门诊住院病人人口基数大,医生不能及时识别诊断治疗易导致:一是医患关系紧张,二是贻误疾病诊断治疗,浪费医疗资源给病患者及家庭带来痛苦和负担。
然而,因为文化、国情、历史等因素,尤其是面对我国综合医院/社区基层的心理精神卫生服务需求的庞大人群,如何快速高效地开展心理健康指数的定性和定量评估以及快速准确地对危险程度人群分级,是亟待解决的问题。
发明内容
本发明针对现有技术提供一种新型的心理健康指数智能监控系统,实现对健康体检/社区基本卫生服务/综合医院门诊/住院人群的心理健康指数的采集和监控,对各类人群心理健康指数进行快速准确分级,降低了人力成本,提高了监控可靠性。
本发明的技术方案如下:
一种心理健康指数智能监控系统,其特征在于,包括一级监控装置和二级监控装置,
所述一级监控装置,包括相互连接的第一心理因素计算建模模块和心理健康指数一次处理模块,所述第一心理因素计算建模模块根据健康体检或社区人群的心理健康多维度风险因子的权重值进行第一心理因素计算建模,从而建立第一心理因素计算模型,再将第一心理因素计算结果输入心理健康指数一次处理模块,所述心理健康指数一次处理模块根据设定的心理健康指数第一分级算法将接收所述第一心理因素计算结果进行心理健康指数一次分级处理,所述心理健康指数一次处理模块连接二级监控装置;
所述二级监控装置,包括相互连接的第二心理因素计算建模模块和心理健康指数二次处理模块,所述第二心理因素计算建模模块根据心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康多维度风险因子的权重值进行第二心理因素计算建模,从而建立第二心理因素计算模型,再将第二心理因素计算结果输入心理健康指数二次处理模块,所述心理健康指数二次处理模块根据设定的心理健康指数第二分级算法将接收的第二心理因素计算结果进行心理健康指数二次分级处理后输出。
所述第一心理因素计算建模模块所根据的健康体检或社区人群的心理健康的多维度风险因子包括一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子,所述一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子均为高权重值风险因子,所述增补的一级非健康风险因子包括躯体健康、心理健康、担心惊恐、酒精依赖、住院史、睡眠障碍和精神性疾病史的7个维度的风险因子,所述一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子中的各风险因子在第一心理因素计算模型中的权重值均相等。
所述增补的一级非健康风险因子还包括强迫观念、焦虑紧张、心理咨询和食欲的4个维度的风险因子。
所述心理健康指数第一分级算法是设定第一心理因素计算结果中的由一级通用健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第一阈值且由增补的一级非健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第四阈值时,心理健康指数为低级;第一心理因素计算结果中的由一级通用健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第二阈值且由增补的一级非健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第四阈值时,心理健康指数为中级;第一心理因素计算结果中的由一级通用健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果大于等于第三阈值且由增补的一级非健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第四阈值时,心理健康指数为高级;第一心理因素计算结果中的由一级通用健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第一阈值或第二阈值且由增补的一级非健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果大于等于第五阈值时,心理健康指数为高级;所述第一阈值小于第二阈值,所述第二阈值小于第三阈值,所述第四阈值小于第五阈值;所述心理健康指数为高级的筛选人群的心理健康信息输入二级监控装置。
所述第二心理因素计算建模模块所根据的心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康多维度风险因子包括二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子,所述二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子均为高权重值风险因子,所述二级通用健康风险因子包括7个维度的焦虑风险因子和7个维度的抑郁风险因子,所述增补的二级非健康风险因子包括7至11个维度的心理精神障碍症状风险因子,所述二级通用健康风险因子和心理精神障碍症状风险因子中的各风险因子在第二心理因素计算模型中的权重值均相等。
所述增补的二级非健康风险因子还包括体检风险因子、吸烟风险因子、甲亢甲减风险因子和慢性病遗传风险因子的7个维度的风险因子,所述二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子中的各风险因子在第二心理因素计算模型中的权重值均相等。
所述心理健康指数第二分级算法是设定第二心理因素计算结果中的由二级通用健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果小于第六阈值且由增补的二级非健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果为第八阈值时,心理健康指数为安全级;第二心理因素计算结果中的由二级通用健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果为第七阈值且由增补的二级非健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果为第九阈值时,心理健康指数为安全级;第二心理因素计算结果中的由二级通用健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果大于等于第六阈值或由增补的二级非健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果大于等于第十阈值时,心理健康指数为预警级;所述第六阈值大于第七阈值,所述第八阈值小于第九阈值,所述第九阈值小于第十阈值。
该系统还包括三级监控装置,所述三级监控装置包括焦虑等级计算建模模块、焦虑等级计算处理模块、抑郁等级计算建模模块和抑郁等级计算处理模块;所述二级监控装置将心理健康指数为预警级的筛选人群的焦虑风险因子和抑郁风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果进行比对,当焦虑风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果大于抑郁风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果时输入焦虑等级计算建模模块,当抑郁风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果大于等于焦虑风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果时输入抑郁等级计算建模模块;所述焦虑等级计算建模模块进行焦虑等级计算建模并将焦虑等级计算结果输入焦虑等级计算处理模块,所述焦虑等级计算处理模块进行焦虑等级计算处理后输出;所述抑郁等级计算建模模块进行抑郁等级计算建模并将抑郁等级计算结果输入抑郁等级计算处理模块,所述抑郁等级计算处理模块进行抑郁等级计算处理后输出。
所述一级监控装置还包括与心理健康指数一次处理模块相连的一级评价报告输出模块,所述一级评价报告输出模块用于输出心理健康指数一次分级处理结果;所述二级监控装置还包括与心理健康指数二次处理模块相连的二级评价报告输出模块,所述二级评价报告输出模块用于输出心理健康指数二次分级处理结果。
还包括分别与第一心理因素计算模型和第二心理因素计算模型相连的触摸屏显示装置,所述触摸屏显示装置用于显示各计算模型和输入模型计算结果。
本发明的技术效果如下:
本发明提供的心理健康指数智能监控系统,能够结合健康体检、社区基本卫生服务、综合医院门诊住院等不同领域人群的心理健康风险评估的特点,将整个心理健康指数智能监控系统分成一级监控装置和二级监控装置两层结构,一级监控装置作为第一层是针对健康体检或社区人群的心理健康指数进行智能监控,根据这类人群的心理健康多维度风险因子的高权重值进行第一心理因素计算建模并将第一心理因素计算结果输入心理健康指数一次处理模块,心理健康指数一次处理模块根据设定的心理健康指数第一分级算法将接收所述第一心理因素计算结果进行心理健康指数一次分级处理,二级监控装置作为第二层是针对心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康指数进行智能监控,根据这类人群的心理健康多维度风险因子的高权重值进行第二心理因素计算建模并将第二心理因素计算结果输入心理健康指数二次处理模块,心理健康指数二次处理模块根据设定的心理健康指数第二分级算法将接收的第二心理因素计算结果进行心理健康指数二次分级处理后输出。通过在两个层级结构中合理的构建第一心理因素计算模型和第二心理因素计算模型,使得各人群心理健康指数的快速递进和退出定量分级实现有据可依,为计算机智能化、网络化广覆盖和科研课题打好了基础,该系统具有整体全面地阶梯层级结构,适合对大规模的健康体检/社区基本卫生服务/综合医院门诊/住院人群的心理健康指数的采集和监控,对各人群心理健康指数进行快速准确分级,建立适合中国国情和中国人群的定量筛检评价指标,同时建立了适合综合医院使用的心理健康风险监控分级分层管理体系,降低了人力成本,提高了监控可靠性,具有快捷、方便、准确的特点。
第一心理因素计算建模模块中所述的多维度风险因子包括一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子,在高权重值的一级通用健康风险因子的基础上,增补了高权重值的一级非健康风险因子,建立第一心理因素计算模型,提高了健康体检或社区人群的心理健康指数筛查的灵敏度,减少漏检率,提高智能监控的效率。
第二心理因素计算建模模块中所述的心理健康多维度风险因子包括二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子,二级通用健康风险因子包括7个维度的焦虑风险因子和7个维度的抑郁风险因子,在高权重值的二级通用健康风险因子的基础上,增补了高权重值的二级非健康风险因子,增补的二级非健康风险因子包括7至11个维度的心理精神障碍症状风险因子,建立第二心理因素计算模型,提高了第一层分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康指数筛查的灵敏度,减少漏检率,进一步提高智能监控的效率。
附图说明
图1为本发明心理健康指数智能监控系统的结构示意图。
图2为本发明心理健康指数智能监控系统的优选结构示意图。
图3为本发明心理健康指数智能监控系统的优选工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行说明。
本发明涉及一种心理健康指数智能监控系统,其结构如图1所示,包括一级监控装置和二级监控装置,其中,一级监控装置包括相互连接的第一心理因素计算建模模块和心理健康指数一次处理模块,第一心理因素计算建模模块根据健康体检或社区人群的心理健康多维度风险因子的权重值进行第一心理因素计算建模,从而建立第一心理因素计算模型,再将第一心理因素计算结果输入心理健康指数一次处理模块,心理健康指数一次处理模块根据设定的心理健康指数第一分级算法将接收所述第一心理因素计算结果进行心理健康指数一次分级处理,所述心理健康指数一次处理模块连接二级监控装置;二级监控装置包括相互连接的第二心理因素计算建模模块和心理健康指数二次处理模块,心理健康指数一次处理模块连接第二心理因素计算建模模块,第二心理因素计算建模模块根据心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康多维度风险因子的权重值进行第二心理因素计算建模,从而建立第二心理因素计算模型,再将第二心理因素计算结果输入心理健康指数二次处理模块,心理健康指数二次处理模块根据设定的心理健康指数第二分级算法将接收的第二心理因素计算结果进行心理健康指数二次分级处理后输出。
图2为本发明心理健康指数智能监控系统的优选结构示意图,该系统包括依次连接的一级监控装置、二级监控装置和三级监控装置,一级监控装置包括依次连接的第一心理因素计算建模模块、心理健康指数一次处理模块和一级评价报告输出模块,二级监控装置包括依次连接的第二心理因素计算建模模块、心理健康指数二次处理模块和二级评价报告输出模块,心理健康指数一次处理模块与第二心理因素计算建模模块相连,三级监控装置包括焦虑等级计算建模模块、焦虑等级计算处理模块、抑郁等级计算建模模块和抑郁等级计算处理模块,焦虑等级计算建模模块分别与心理健康指数二次处理模块和焦虑等级计算处理模块相连,抑郁等级计算建模模块分别与心理健康指数二次处理模块和抑郁等级计算处理模块,三级监控装置优选还包括三级评价报告输出模块,该三级评价报告输出模块分别与焦虑等级计算处理模块相连和抑郁等级计算处理模块相连。
本发明心理健康指数智能监控系统的一级监控装置是针对健康体检或社区人群的心理健康指数的智能监控,其中的第一心理因素计算建模模块,根据健康体检或社区人群的心理健康多维度风险因子的权重值进行第一心理因素计算建模,从而建立第一心理因素计算模型,这个模型还可以简称PHFMGP(PHFM:PsychologicalHealthriskFactorsCalculationModel,GP:GeneralPeople),选择高权重值的健康体检或社区人群的心理健康的多维度风险因子进行建模,优选包括一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子,一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子均为高权重值风险因子,共可以达到健康体检或社区人群的心理健康的多维度风险因子的权重值的98%以上,一级通用健康风险因子可采用由英国曼彻斯特大学DavidGo-ldberg于1972年创建的模型中的风险因子,其实质是一种一般健康量表模型(简称:GHQ),该模型适用于一般人群心理精神卫生流行病学监控,GHQ目的是对被试者随机采集相关信息,进行心理健康调查监控,包括12个维度的风险因子,对其建模构成本申请模型的PHFMGP12。针对体检人群与流行病学有共同相对健康的特点,根据体检人群的早发现、早预防、早治疗心理危险因素医学心理学专业要求,本发明在GHQ的基础上,为提高健康体检或社区人群的心理健康指数筛查的灵敏度,减少漏检率,提高智能监控的效率,设置了增补的一级非健康风险因子,可包括躯体健康、心理健康、担心惊恐、酒精依赖、住院史、睡眠障碍和精神性疾病史的7个维度的风险因子,该实施例增补的一级非健康风险因子优选包括躯体健康、心理健康、强迫观念、担心惊恐、焦虑紧张、酒精依赖、心理咨询、住院史、食欲、睡眠障碍和精神性疾病史的11个维度的风险因子,对其建模构成PHFMGP13-23,一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子中的各风险因子在第一心理因素计算模型中的权重值均相等,整体建立了适合健康体检或社区人群的第一心理因素计算模型PHFMGP23。表1为本发明心理健康指数智能监控系统优选的第一心理因素计算模型PHFMGP23,PHFMGP23=PHFMGP12+PHFMGP13-23。该模型包括各计算机模型条目和各条目内容对应的得分选择情况。计算机模型条目的顺序可以是固定或随机排列。
表1
根据上述第一心理因素计算模型PHFMGP23进行计算得到第一心理因素计算结果,第一心理因素计算结果实质是一种心理健康分级指数,可以简称PHCIGP(PsychologyHealthriskClassificationindexStandard),第一心理因素计算结果中的由一级通用健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为PHCIGP12,增补的一级非健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为PHCIGP13-23,PHCIGP23=PHCIGP12+PHCIGP13-23。第一心理因素计算建模模块将第一心理因素计算结果输入心理健康指数一次处理模块,心理健康指数一次处理模块根据设定的心理健康指数第一分级算法将接收所述第一心理因素计算结果进行心理健康指数一次分级处理。表2为本发明心理健康指数智能监控系统优选的心理健康指数第一分级算法。
表2
心理健康指数第一分级算法优选设定PHCIGP12为第一阈值且PHCIGP13-23为第四阈值时,心理健康指数为低级;PHCIGP12为第二阈值且PHCIGP13-23为第四阈值时,心理健康指数为中级;PHCIGP12大于等于第三阈值且PHCIGP13-23为第四阈值时,心理健康指数为高级;PHCIGP12为第一阈值或第二阈值且PHCIGP13-23大于等于第五阈值时,心理健康指数为高级;设定第一阈值小于第二阈值,第二阈值小于第三阈值,第四阈值小于第五阈值,该实施例的第一阈值为0或1,第二阈值为2或3,第三阈值为4,第四阈值为0,第五阈值为1。各阈值并非上述唯一选择,可根据模型条目设定的得分情况进行改变。优选心理健康指数为低级的筛选人群的心理健康信息10%输入二级监控装置,心理健康指数为中级的筛选人群的心理健康信息40%输入二级监控装置,心理健康指数为高级的筛选人群的心理健康信息100%输入二级监控装置。当然,心理健康指数为低级或中级的筛选人群的心理健康信息也可以选用其它比例输入至二级监控装置。
在一级监控装置中设置与心理健康指数一次处理模块相连的一级评价报告输出模块,一级评价报告输出模块简称PHCRGP(PsychologyHealthriskClassificationReport),用于输出心理健康指数一次分级处理结果,是针对健康体检或社区人群心理健康风险的一级评价报告。本发明的一级监控装置的独特结构的设计是为了适用于健康体检或社区人群,通过采集和监控心理健康指数,实现其心理健康指数的快速准确一次分级,筛查识别心理健康风险或危险因素的目的。
本发明心理健康指数智能监控系统的二级监控装置是针对心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康指数的智能监控,其中的第二心理因素计算建模模块,根据心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康多维度风险因子的权重值进行第二心理因素计算建模,从而建立第二心理因素计算模型,这个模型还可以简称PHFMHP(PHFM:PsychologicalHealthriskFactorsCalculationModel,HP:HospitalPeople),选择高权重值的心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康的多维度风险因子进行建模,优选包括二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子,二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子均为高权重值风险因子,共可以达到心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康的多维度风险因子的权重值的98%以上,二级通用健康风险因子可采用由Zigmondas与SnaithRP于1983年创建的模型中的风险因子,Zigmondas与SnaithRP创建的模型实质是一种一般健康量表模型,包括7个维度的焦虑风险因子和7个维度的抑郁风险因子,共14个维度,对其建模构成本申请模型的PHFMHP14,该模型适用于综合医院病门诊住院人群中焦虑和抑郁情绪的检查,而没有考虑基于哪些心理或精神危险因素维度而导致的抑郁焦虑的临床提示,而这一点对体检/社区/综合医院门诊住院部人群抑郁焦虑症状主要与哪些心理危险因素相关的临床提示至关重要。至少重要性如下:(1)是躯体伴发的焦虑抑郁还是原发性焦虑抑郁;(2)缺乏心理问题伴发抑郁焦虑分化转移成躯体障碍等临床提示;(3)缺乏慢性病、甲减甲亢常伴发的心理精神障碍的临床提示。本申请所述系统为提高第一层分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康指数筛查的灵敏度,减少漏检率,进一步提高智能监控的效率。在二级监控装置中设置了增补的二级非健康风险因子,可包括①情绪情感②行为③周围人对自己的评价④认知⑤人格特征⑥睡眠障碍⑦食欲障碍等7个维度的心理精神障碍症状风险因子,增补的二级非健康风险因子可设置7至11个维度的心理精神障碍症状风险因子,该实施例增补的二级非健康风险因子优选包括①心境②情绪情感③行为④周围人对自己的评价⑤认知⑥人格特征⑦应激⑧睡眠障碍⑨食欲障碍⑩围产期围绝经期等11个维度的心理精神障碍症状风险因子,形成了第一层分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的第二心理因素计算模型PHFMHP15-25,该实施例还优选包括体检风险因子、吸烟风险因子、甲亢甲减风险因子和慢性病遗传风险因子的7个维度的风险因子,其中,体检风险因子包括体重指数和腰围风险因子、血压风险因子、血糖风险因子和血脂风险因子这4个维度的风险因子,这就形成了第一层分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的第二心理因素计算模型PHFMHP26-32,二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子中的各风险因子在第二心理因素计算模型中的权重值均相等。表3为本发明心理健康指数智能监控系统优选的第二心理因素计算模型PHFMHP32,PHFMHP32=PHFMHP14+PHFMHP15-25+PHFMHP26-32。该模型包括各计算机模型条目和各条目内容对应的得分选择情况。计算机模型条目的顺序可以是固定或随机排列。A代表焦虑,D代表抑郁。
表3
根据上述第二心理因素计算模型PHFMHP32进行计算得到第二心理因素计算结果,具体是对PHFMHP14和PHFMHP15-25进行计算得到第二心理因素计算结果输入至心理健康指数二次处理模块,PHFMHP26-32并不参与计算,直接作为评价条目输出至二级评价报告输出模块将结果体现在评价报告中。第二心理因素计算结果实质是一种心理健康分级指数,可以简称PHCIHP(PsychologyHealthriskClassificationindexStandard),第二心理因素计算结果中的由二级通用健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果为PHCIHP14,其中由于包括7个维度的焦虑风险因子(A)和7个维度的抑郁风险因子(D),焦虑风险因子的计算结果为PHCIHPA7,抑郁风险因子的计算结果为PHCIHPD7,增补的心理精神障碍症状风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果为PHCIHP15-25。第二心理因素计算建模模块将第二心理因素计算结果输入心理健康指数二次处理模块,心理健康指数二次处理模块根据设定的心理健康指数第二分级算法将接收所述第二心理因素计算结果进行心理健康指数二次分级处理。表4为本发明心理健康指数智能监控系统优选的心理健康指数第二分级算法。
表4
心理健康指数第二分级算法优选设定PHCIHP14小于第六阈值且PHCIHP15-25为第八阈值时,心理健康指数为安全级;PHCIHP14为第七阈值且PHCIHP15-25为第九阈值时,心理健康指数为安全级;PHCIHP14大于等于第六阈值或PHCIHP15-25大于等于第十阈值时,心理健康指数为预警级;设定第六阈值大于第七阈值,第八阈值小于第九阈值,第九阈值小于第十阈值,该实施例的第六阈值为9,第七阈值为6或7,第八阈值为0,第九阈值为2或1,第十阈值为3。各阈值并非上述唯一选择,可根据模型条目设定的得分情况进行改变。在心理健康指数二次分级为安全级时可以直接输出,优选通过在二级监控装置中设置与心理健康指数二次处理模块相连的二级评价报告输出模块输出心理健康指数二次分级处理结果,二级评价报告输出模块简称PHCRHP(PsychologyHealthriskClassificationReport),其是针对心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康风险的二级评价报告,该评价报告中还涉及上述的PHFMHP26-32中的评价条目的项目选择结果。本发明的二级监控装置的独特结构的设计是为了适用于心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群,通过采集和监控心理健康指数,实现其心理健康指数的快速准确二次分级,进一步实现筛查识别心理健康风险或危险因素的目的。
在心理健康指数二次分级为预警级时也可以直接通过二级评价报告输出模块输出,或者输入至优选的三级监控装置,三级监控装置包括焦虑等级计算建模模块、焦虑等级计算处理模块、抑郁等级计算建模模块、抑郁等级计算处理模块和三级评价报告输出模块,焦虑等级计算建模模块和焦虑等级计算处理模块相连,抑郁等级计算建模模块和抑郁等级计算处理模块相连,焦虑等级计算建模模块和抑郁等级计算建模模块均连接心理健康指数二次处理模块,焦虑等级计算处理模块和抑郁等级计算处理模块均与三级评价报告输出模块相连。
二级监控装置中的心理健康指数二次处理模块将心理健康指数为预警级的筛选人群的焦虑风险因子和抑郁风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果PHCIHPA7和PHCIHPD7进行比对,当PHCIHPA7大于PHCIHPD7时输入焦虑等级计算建模模块,此时呈现焦虑A特征;当PHCIHPD7大于PHCIHPA7时输入抑郁等级计算建模模块,此时呈现D特征;当PHCIHPD7等于PHCIHPA7时输入抑郁等级计算建模模块,此时呈现AD混合特征。焦虑等级计算建模模块进行焦虑等级计算建模生成通用的焦虑等级计算模型SAS,并将焦虑等级计算结果输入焦虑等级计算处理模块,焦虑等级计算处理模块进行焦虑等级计算处理后输出;抑郁等级计算建模模块进行抑郁等级计算建模生成通用的抑郁等级计算模型SDS,并将抑郁等级计算结果输入抑郁等级计算处理模块,抑郁等级计算处理模块进行抑郁等级计算处理后输出。经过焦虑等级计算处理模块和抑郁等级计算处理模块输出的各类人群心理健康指数准确分级:轻度预警、中度预警、重度预警和极重度预警,并可以通过三级评价报告输出模块输出等级评价报告。
图3为本发明心理健康指数智能监控系统的优选工作流程图。该实施例是针对某单位职工健康体检1400人,一级监控装置通过第一心理因素计算模型PHFMGP23进行计算得到第一心理因素计算结果,再按照心理健康指数第一分级算法对第一心理因素计算结果进行心理健康指数一次分级处理,心理健康指数一次分级处理的结果是:心理健康指数为高级占32%有448人,这些人100%进入二级监控装置,心理健康指数为中级占28%有392人,这些人40%进入二级监控装置,60%可直接通过一级评价报告输出模块输出一级评价报告,心理健康指数为低级40%有560人,这些人10%进入二级监控装置,90%可直接通过一级评价报告输出模块输出一级评价报告。进入二级监控装置的是660人,二级监控装置通过第二心理因素计算模型PHFMHP32进行计算得到第二心理因素计算结果,再按照心理健康指数第二分级算法对第二心理因素计算模型的计算结果进行心理健康指数二次分级处理,心理健康指数二次分级处理的结果是:心理健康指数为预警级660人,安全级0人,预警级660人全部输入至三级监控装置,其中152人根据抑郁等级计算模型SDS进行抑郁等级计算和处理,508人根据焦虑等级计算模型SAS进行焦虑等级计算和处理,最终处理结果是轻度预警和中度预警共占30%有422人,重度预警占8.8%有124人,极重度预警占8.1%有114人,该系统实现了健康体检人群的心理健康指数的采集和监控,完成了对该类人群心理健康指数进行快速准确分级。
特别说明的是,若该系统针对的是综合医院门诊住院人群的数据采集和监控,则直接从二级监控装置开始,一级监控装置不工作。本发明的心理健康指数智能监控系统能够实现对健康体检/社区基本卫生服务/综合医院门诊/住院人群的心理健康指数的采集和监控,对各类人群心理健康指数进行快速准确分级,具有智能化、监控可靠性高的优点。
本发明的心理健康指数智能监控系统可以利用计算机数字化IT网络技术,作为手机或电脑中的具体应用,也可以单独作为一种医疗仪器设备形成一体化机,在具体体现为一体化机时,外部硬件可包括壳体和触摸屏显示装置,触摸屏显示装置分别连接第一心理因素计算模型和第二心理因素计算模型,该触摸屏显示装置用于显示各计算模型的内容和输入模型条目的选择计算结果。本发明所述的心理健康指数智能监控系统有利于广泛推广应用。
应当指出,以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明创造,但不以任何方式限制本发明创造。因此,尽管本说明书参照附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明,但是,本领域技术人员应当理解,仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换,总之,一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改进,其均应涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。

Claims (10)

1.一种心理健康指数智能监控系统,其特征在于,包括一级监控装置和二级监控装置,
所述一级监控装置,包括相互连接的第一心理因素计算建模模块和心理健康指数一次处理模块,所述第一心理因素计算建模模块根据健康体检或社区人群的心理健康多维度风险因子的权重值进行第一心理因素计算建模,从而建立第一心理因素计算模型,再将第一心理因素计算结果输入心理健康指数一次处理模块,所述心理健康指数一次处理模块根据设定的心理健康指数第一分级算法将接收所述第一心理因素计算结果进行心理健康指数一次分级处理,所述心理健康指数一次处理模块连接二级监控装置;
所述二级监控装置,包括相互连接的第二心理因素计算建模模块和心理健康指数二次处理模块,所述第二心理因素计算建模模块根据心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康多维度风险因子的权重值进行第二心理因素计算建模,从而建立第二心理因素计算模型,再将第二心理因素计算结果输入心理健康指数二次处理模块,所述心理健康指数二次处理模块根据设定的心理健康指数第二分级算法将接收的第二心理因素计算结果进行心理健康指数二次分级处理后输出。
2.根据权利要求1所述的心理健康指数智能监控系统,其特征在于,所述第一心理因素计算建模模块所根据的健康体检或社区人群的心理健康的多维度风险因子包括一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子,所述一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子均为高权重值风险因子,所述增补的一级非健康风险因子包括躯体健康、心理健康、担心惊恐、酒精依赖、住院史、睡眠障碍和精神性疾病史的7个维度的风险因子,所述一级通用健康风险因子和增补的一级非健康风险因子中的各风险因子在第一心理因素计算模型中的权重值均相等。
3.根据权利要求2所述的心理健康指数智能监控系统,其特征在于,所述增补的一级非健康风险因子还包括强迫观念、焦虑紧张、心理咨询和食欲的4个维度的风险因子。
4.根据权利要求3所述的心理健康指数智能监控系统,其特征在于,所述心理健康指数第一分级算法是设定第一心理因素计算结果中的由一级通用健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第一阈值且由增补的一级非健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第四阈值时,心理健康指数为低级;第一心理因素计算结果中的由一级通用健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第二阈值且由增补的一级非健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第四阈值时,心理健康指数为中级;第一心理因素计算结果中的由一级通用健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果大于等于第三阈值且由增补的一级非健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第四阈值时,心理健康指数为高级;第一心理因素计算结果中的由一级通用健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果为第一阈值或第二阈值且由增补的一级非健康风险因子在第一心理因素计算模型中的计算结果大于等于第五阈值时,心理健康指数为高级;所述第一阈值小于第二阈值,所述第二阈值小于第三阈值,所述第四阈值小于第五阈值;所述心理健康指数为高级的筛选人群的心理健康信息输入二级监控装置。
5.根据权利要求1所述的心理健康指数智能监控系统,其特征在于,所述第二心理因素计算建模模块所根据的心理健康指数一次分级处理后的筛选人群或综合医院门诊住院人群的心理健康多维度风险因子包括二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子,所述二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子均为高权重值风险因子,所述二级通用健康风险因子包括7个维度的焦虑风险因子和7个维度的抑郁风险因子,所述增补的二级非健康风险因子包括7至11个维度的心理精神障碍症状风险因子,所述二级通用健康风险因子和心理精神障碍症状风险因子中的各风险因子在第二心理因素计算模型中的权重值均相等。
6.根据权利要求5所述的心理健康指数智能监控系统,其特征在于,所述增补的二级非健康风险因子还包括体检风险因子、吸烟风险因子、甲亢甲减风险因子和慢性病遗传风险因子的7个维度的风险因子,所述二级通用健康风险因子和增补的二级非健康风险因子中的各风险因子在第二心理因素计算模型中的权重值均相等。
7.根据权利要求5所述的心理健康指数智能监控系统,其特征在于,所述心理健康指数第二分级算法是设定第二心理因素计算结果中的由二级通用健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果小于第六阈值且由增补的二级非健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果为第八阈值时,心理健康指数为安全级;第二心理因素计算结果中的由二级通用健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果为第七阈值且由增补的二级非健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果为第九阈值时,心理健康指数为安全级;第二心理因素计算结果中的由二级通用健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果大于等于第六阈值或由增补的二级非健康风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果大于等于第十阈值时,心理健康指数为预警级;所述第六阈值大于第七阈值,所述第八阈值小于第九阈值,所述第九阈值小于第十阈值。
8.根据权利要求7所述的心理健康指数智能监控系统,其特征在于,该系统还包括三级监控装置,所述三级监控装置包括焦虑等级计算建模模块、焦虑等级计算处理模块、抑郁等级计算建模模块和抑郁等级计算处理模块;所述二级监控装置将心理健康指数为预警级的筛选人群的焦虑风险因子和抑郁风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果进行比对,当焦虑风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果大于抑郁风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果时输入焦虑等级计算建模模块,当抑郁风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果大于等于焦虑风险因子在第二心理因素计算模型中的计算结果时输入抑郁等级计算建模模块;所述焦虑等级计算建模模块进行焦虑等级计算建模并将焦虑等级计算结果输入焦虑等级计算处理模块,所述焦虑等级计算处理模块进行焦虑等级计算处理后输出;所述抑郁等级计算建模模块进行抑郁等级计算建模并将抑郁等级计算结果输入抑郁等级计算处理模块,所述抑郁等级计算处理模块进行抑郁等级计算处理后输出。
9.根据权利要求1至8之一所述的心理健康指数智能监控系统,其特征在于,所述一级监控装置还包括与心理健康指数一次处理模块相连的一级评价报告输出模块,所述一级评价报告输出模块用于输出心理健康指数一次分级处理结果;所述二级监控装置还包括与心理健康指数二次处理模块相连的二级评价报告输出模块,所述二级评价报告输出模块用于输出心理健康指数二次分级处理结果。
10.根据权利要求9所述的心理健康指数智能监控系统,其特征在于,还包括分别与第一心理因素计算模型和第二心理因素计算模型相连的触摸屏显示装置,所述触摸屏显示装置用于显示各计算模型和输入模型计算结果。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106031640A (zh) * 2015-03-19 2016-10-19 邓笑芳 心理健康保障平台
CN106874632A (zh) * 2017-04-06 2017-06-20 聂聪 慢病健康指数智能监控系统
CN109273087A (zh) * 2018-09-12 2019-01-25 安徽美心信息科技有限公司 一种心理健康指数监控系统
CN110693507A (zh) * 2019-08-30 2020-01-17 中国民用航空飞行学院 一种民航飞行学员心理健康测试和心理援助系统
US10831863B2 (en) 2016-03-24 2020-11-10 Fujitsu Limited System and a method for assessing patient risk using open data and clinician input
US10885150B2 (en) 2016-03-24 2021-01-05 Fujitsu Limited System and a method for assessing patient treatment risk using open data and clinician input
CN112967805A (zh) * 2021-02-03 2021-06-15 北京好欣晴移动医疗科技有限公司 抗疫医患心理健康筛查系统
CN114388134A (zh) * 2022-01-17 2022-04-22 安庆师范大学 心理健康指数智能监控系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101539964A (zh) * 2008-03-19 2009-09-23 亿阳集团股份有限公司 数字化健康测评方法及实施该方法的数字化健康测评系统
CN101485574B (zh) * 2009-03-06 2010-11-10 北京阳光易德科技发展有限公司 一种心理疾病监控方法及系统
CN101639773A (zh) * 2009-07-28 2010-02-03 陈志坚 心理软件开发平台
CN102551739A (zh) * 2010-12-14 2012-07-11 中国人民解放军第四军医大学 群体多项心理测评系统
CN102810132A (zh) * 2011-06-01 2012-12-05 上海市精神卫生中心 青少年自杀心理危机的学校预警干预方法
CN102708284A (zh) * 2012-04-25 2012-10-03 西安中盛凯欣技术发展有限责任公司 一种心理健康管理方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘明波 等: "简易心理状况评定量表Kessler10在研究生新生心理健康普查中的应用", 《思想理论教育》 *
高喆: "铁路工程建设员工心理健康动态监测系统", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106031640A (zh) * 2015-03-19 2016-10-19 邓笑芳 心理健康保障平台
US10831863B2 (en) 2016-03-24 2020-11-10 Fujitsu Limited System and a method for assessing patient risk using open data and clinician input
US10885150B2 (en) 2016-03-24 2021-01-05 Fujitsu Limited System and a method for assessing patient treatment risk using open data and clinician input
CN106874632A (zh) * 2017-04-06 2017-06-20 聂聪 慢病健康指数智能监控系统
CN106874632B (zh) * 2017-04-06 2020-09-01 聂聪 慢病健康指数智能监控系统
CN109273087A (zh) * 2018-09-12 2019-01-25 安徽美心信息科技有限公司 一种心理健康指数监控系统
CN110693507A (zh) * 2019-08-30 2020-01-17 中国民用航空飞行学院 一种民航飞行学员心理健康测试和心理援助系统
CN112967805A (zh) * 2021-02-03 2021-06-15 北京好欣晴移动医疗科技有限公司 抗疫医患心理健康筛查系统
CN114388134A (zh) * 2022-01-17 2022-04-22 安庆师范大学 心理健康指数智能监控系统

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