目的探讨人工神经网络模型在对急性应激障碍预警中的应用。方法通过现场流行病学整群抽样调查获取研究对象及有关信息;急性应激障碍确诊根据中国精神疾病分类(CCMD-3)诊断标准,并参照国际疾病分类第10版(ICD-10)相关内容。采用个性测评,认知评价,应对方式,社会支持,情绪指标,植物神经功能评定等指标;数据库建立采用SPSS17.0软件,建立神经网络模型(ANN)。结果积累从2008-2012年军队及地方突发事件应对人员,及医院门急诊采集病例986人,确诊急性应急障碍患者97人,患病率为9.5%。从被研究者中抽取急性应激障碍患者和非急性应激障碍者各97名为建模对象,将其情绪因子、性格指标、认知指标、植物神经指标,年龄,性别,学历等7个变量作为网络的输入层,进行ANN的拟合。所建模型的预测精度为96%;能够正确预测建模对象中95.3%的非急性应激障碍患者,95.1%的急性应激障碍患者;输入变量敏感性系数排在前四位的依次为焦虑素质、认知功能、应对能力和植物神经功能。结论 ANN在急性应激障碍(预测)中精度较高,具有一定的开发应用前景。