基于机器学习与可视化技术的中老年人抑郁风险预测系统：一项队列研究

2025-05-15 Frontiers in Oncology 等1家媒体报道 科研进展

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本研究利用机器学习与可视化技术，开发了一套针对中老年人抑郁症状和抑郁症的视觉风险预测系统。研究基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据库中的8839名参与者数据，使用包括LightGBM、XGBoost和AdaBoost在内的八种机器学习算法构建预测模型。其中，XGBoost模型表现最佳，平均ROC-AUC达到0.69，被选为最终预测模型。为增强可解释性，使用SHAP技术对预测结果进行可视化，并将模型部署于网页平台。该系统可预测用户未来五年内出现抑郁症状或抑郁症的概率，并对预测结果提供解释。（摘要由动脉网AI生成）