【摘 要】
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针对大学生心理疾病发病预防以及心理健康数据分析的需要，设计了一套危险分层监测系统，为高风险的大学生患者提供了一个早期预警系统。该系统利用机器学习算法和深度神经网络对电子病历数据进行建模，计算每个患者的最终风险分数并对该分数进行校准，以表征在未来一年时间内可能发病的概率。同时，根据风险评分对每个个体进行数据分析，以辅助管理风险队列的卫生保健提供者解释预测结果。在前瞻性队列实验中，ROC曲线和坐标轴形
【基金项目】
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陕西省教育科学规划项目（SGH140707）； 陕西学前师范学院科研项目（206010043）；
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针对大学生心理疾病发病预防以及心理健康数据分析的需要，设计了一套危险分层监测系统，为高风险的大学生患者提供了一个早期预警系统。该系统利用机器学习算法和深度神经网络对电子病历数据进行建模，计算每个患者的最终风险分数并对该分数进行校准，以表征在未来一年时间内可能发病的概率。同时，根据风险评分对每个个体进行数据分析，以辅助管理风险队列的卫生保健提供者解释预测结果。在前瞻性队列实验中，ROC曲线和坐标轴形成的面积，即AUC-ROC为0.769,证明该研究采用的深度学习模型比其他对比预测模型的学习效率高。
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