Forudsigelse og interventionseffekt af rehabiliteringsstatus for patienter med alvorlig mental forstyrrelse baseret på multimodal analyse og AI -agenter

Psykiske sundhedsspørgsmål repræsenterer et stort folkesundheds- og socialt problem, der påvirker økonomisk og social udvikling markant. Sammenlignet med andre sygdomme kan psykiske lidelser forringe forskellige aspekter af en patients liv, herunder psykologiske, sociale, erhvervsmæssige og uddannelsesmæssige funktioner, der påvirker deres livskvalitet og daglige livsstil. Især har alvorlige psykiske lidelser en tendens til at have et kronisk kursus, der ofte resulterer i formindskede sociale funktioner og social tilbagetrækning, hvilket gør det vanskeligt for patienter at integrere sig i samfundet. Gentagne, systematiske og omfattende rehabiliteringsuddannelse for patienter med alvorlige psykiske lidelser kan effektivt kontrollere eller forsinke sygdomsgendannelse, forbedre sociale funktioner, forbedre livskvaliteten og lette patienters reintegration i samfundet.

I de senere år er omfanget af rehabilitering af mental lidelse udvidet til at omfatte forbedring af patienters sociale funktioner og fremme deres integration i samfundet. Erhvervsrehabilitering og træning i sociale færdigheder bruges i vid udstrækning i rehabiliteringsbehandlingen af ​​patienter med alvorlige psykiske lidelser, og nogle fysiske interventionsmetoder, såsom neurofeedback -træning, har også vist sig at være signifikant effektive i rehabiliteringsprocessen. Imidlertid mangler traditionelle rehabiliteringsteknikker ofte specificitet og imødekommer ikke individualiserede behov hos patienter. Derudover mangler rehabiliteringsprocessen langsigtet overvågning, hvilket gør den udfordrende at kontinuerligt vurdere og justere patienters rehabiliteringsresultater. Endvidere er vurderingen af ​​rehabiliteringseffektivitet hovedsageligt afhængig af patienters subjektive følelser og kliniske observationer, der mangler bevis af høj kvalitet. Derfor er der et presserende behov for at introducere nye rehabiliteringsteknologier og videnskabeligt evaluere deres effektivitet for at tackle manglerne ved traditionelle metoder og give mere personlig, præcis og effektiv rehabiliteringsstøtte.

Med stigningen i digitale sundhedsteknologier har området for mental sundhedsrehabilitering stødt på nye muligheder. Sammenlignet med traditionelle terapier revolutionerer digital sundhed i sundhedsindustrien, der bevæger sig væk fra traditionelle tilgange til sundhedsstyring til realtids personlig overvågning og terapeutisk pleje. Teknologier såsom fjernovervågning, virtual reality og computerassisteret kognitiv korrektionsterapi anvendes i stigende grad i rehabilitering. Imidlertid har disse metoder stadig brug for forbedringer i datastyring og integrationsfunktioner. En stor mængde data akkumuleres i systemer, der kun registrerer træningsprocessen og realtidseffekter af patienter, uden yderligere at evaluere deres rehabiliteringsstatus, hvilket fører til ressourceaffald. Derfor er der et presserende behov for at udvikle en digital rehabiliteringsmodel, der bedre imødekommer de ægte behov hos patienter med alvorlige psykiske lidelser.

Denne undersøgelse sigter mod at integrere multimodal teknologi, forstærkningslæring og agentbaseret modellering (ABM) i forskningen af ​​mental sundhedsrehabilitering for mere nøjagtigt at vurdere og forudsige rehabiliteringsstatus for patienter med mental lidelse og til mere effektivt at vejlede og støtte beslutningstagning i mental rehabiliteringsbehandling.