Prediksjon og intervensjonseffekt av rehabiliteringsstatus for alvorlige psykiske lidelsespasienter basert på multimodal analyse og AI -agenter

Psykiske helseproblemer representerer et stort folkehelse og sosiale problem som påvirker økonomisk og sosial utvikling betydelig. Sammenlignet med andre sykdommer, kan psykiske lidelser svekke ulike aspekter av pasientens liv, inkludert psykologiske, sosiale, yrkesmessige og pedagogiske funksjoner, noe som påvirker deres livskvalitet og daglige livsevner. Spesielt har alvorlige psykiske lidelser en tendens til å ha et kronisk kurs, noe som ofte resulterer i reduserte sosiale funksjoner og sosial tilbaketrekning, noe som gjør det vanskelig for pasienter å integrere seg i samfunnet. Gjentatt, systematisk og omfattende rehabiliteringstrening for pasienter med alvorlige psykiske lidelser kan effektivt kontrollere eller utsette residivt sykdom, forbedre sosiale funksjoner, forbedre livskvaliteten og lette pasientenes reintegrering i samfunnet.

De siste årene har omfanget av rehabilitering av mental lidelse utvidet seg til å omfatte forbedring av pasientenes sosiale funksjoner og fremme deres integrasjon i samfunnet. Yrkesrehabilitering og opplæring i sosiale ferdigheter brukes mye i rehabiliteringsbehandlingen av pasienter med alvorlige psykiske lidelser, og noen fysiske intervensjonsmetoder, for eksempel neurofeedback -trening, har også vist seg å være betydelig effektive i rehabiliteringsprosessen. Imidlertid mangler tradisjonelle rehabiliteringsteknikker ofte spesifisitet og klarer ikke å imøtekomme individualiserte behov hos pasienter. I tillegg mangler rehabiliteringsprosessen langsiktig overvåking, noe som gjør det utfordrende å kontinuerlig vurdere og justere pasientenes rehabiliteringsresultater. Videre er vurderingen av rehabiliteringseffektivitet hovedsakelig avhengig av pasientenes subjektive følelser og kliniske observasjoner, og mangler bevis av høy kvalitet. Derfor er det et presserende behov for å innføre nye rehabiliteringsteknologier og vitenskapelig evaluere effektiviteten deres for å adressere manglene ved tradisjonelle metoder og gi mer personlig, presis og effektiv rehabiliteringsstøtte.

Med fremveksten av digitale helseteknologier har feltet for mental helse rehabilitering fått nye muligheter. Sammenlignet med tradisjonelle terapier, revolusjonerer digital helse helsevesenet, og flytter bort fra tradisjonelle tilnærminger til helsetjenester til sanntids personlig overvåking og terapeutisk omsorg. Teknologier som fjernovervåking, virtual reality og datasjente kognitiv korreksjonsterapi blir stadig mer anvendt i rehabilitering. Imidlertid trenger disse metodene fortsatt forbedringer i datahåndtering og integrasjonsmuligheter. En stor mengde data akkumuleres i systemer, registrerer bare treningsprosessen og sanntidseffekter av pasienter, uten å evaluere deres rehabiliteringsstatus ytterligere, noe som fører til ressursavfall. Derfor er det et presserende behov for å utvikle en digital rehabiliteringsmodell som bedre oppfyller de ekte behovene til pasienter med alvorlige psykiske lidelser.

Denne studien tar sikte på å integrere multimodal teknologi, forsterkningslæring og agentbasert modellering (ABM) i forskning av rehabilitering av mental helse for å mer nøyaktig vurdere og forutsi rehabiliteringsstatusen til pasienter med mental lidelse og å mer effektivt veilede og støtte beslutninger i mental rehabiliteringsbehandling.