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用人工智能分析自由生成的单词反应可以预测抑郁、焦虑和担心的自我报告症状( Freely Generated Word Responses Analyzed With Artificial Intelligence Predict Self-Reported Symptoms of Depression, Anxiety, and Worry )
Katarina Kjell Per Johnsson Sverker Sikstrm
基于问题的心理健康计算语言评估(QCLA)是一种基于自我报告和自由生成的词反应并通过人工智能分析的心理健康评估量表，是一种潜在的心理健康问题评估量表的补充。本研究旨在考察该方法在多大程度上捕获了《精神障碍诊断与统计手册》(DSM-5)中描述的与重性抑郁障碍(MDD)和广泛性焦虑障碍(GAD)相关的原发性和继发性症状相关的项目。我们使用临床研究和实践中常用的基于症状的评定量表，调查参与者产生的词反应是否包含定义MDD和GAD的全部或部分标准的信息。方法参与者(N=411)用自由产生的词和与抑郁和担忧/焦虑有关的评定量表描述他们的心理健康。结果QCLA与DSM-5诊断标准MDD(PHQ-9；Pearson的r=0.30-0.60,p<0.001)和GAD(GAD-7；Pearson的r=0.41-0.52,p<0.001；PSWQ-8；Spearman的r=0.52-0.63,p<0.001)相关的单项指标有显著相关。主要标准（认知和情绪方面）的可预测性高于次要标准（行为方面）。结论QCLA在临床心理健康测量中可作为评定量表的补充。这种方法具有个性化评估的潜力，并有助于正在进行的关于抑郁症诊断异质性的讨论。
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