期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
严肃游戏评估青少年自杀风险的探索
被引量:
2
1
作者
巫江丽
王分分
+5 位作者
周国岭
李凯悦
胡敏
蔡恬
程晔
施剑飞
《中国心理卫生杂志》
CSCD
北大核心
2023年第10期873-879,共7页
目的:探索基于严肃游戏构建的青少年自杀风险机器学习预测模型的性能。方法:从医院和学校共招募1135名9~18岁青少年,医生依据临床症状诊断、既往自杀史等资料,心理老师依据量表、观察、访谈等心理普查资料,将青少年自杀风险程度评估为...
目的:探索基于严肃游戏构建的青少年自杀风险机器学习预测模型的性能。方法:从医院和学校共招募1135名9~18岁青少年,医生依据临床症状诊断、既往自杀史等资料,心理老师依据量表、观察、访谈等心理普查资料,将青少年自杀风险程度评估为无风险、低风险、中风险或高风险,通过严肃游戏软件获取其行为反应特征数据,运用机器学习算法建立行为反应特征和自杀风险的模型,并评估模型的预测性能。结果:机器学习模型对高风险的预测准确度最高(AUC=0.92),其次依次是中风险(AUC=0.85),无风险(AUC=0.74),低风险(AUC=0.62)。模型在区分自杀风险的4个类别(无风险、低风险、中风险、高风险)上的预测准确率为0.81,召回率为0.69,精确率为0.64,F1值为0.66;在区分有无自杀风险上的预测准确率为0.84,召回率为0.80,精确率为0.66,F1值为0.69。结论:通过严肃游戏软件获取的行为反应特征数据集能够在一定程度上解释和预测青少年的自杀风险.
展开更多
关键词
自杀
严肃游戏
机器学习
青少年
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
严肃游戏评估青少年自杀风险的探索
被引量:
2
1
作者
巫江丽
王分分
周国岭
李凯悦
胡敏
蔡恬
程晔
施剑飞
机构
浙江大学
医学院
附属
精神
卫生
中心
(
杭州市
第七
人民医院
)
杭州
云戒科技有限公司
浙江
理工
大学
心理学系
出处
《中国心理卫生杂志》
CSCD
北大核心
2023年第10期873-879,共7页
基金
浙江省卫生健康科技计划“焦点解决短程治疗对青少年抑郁症患者积极情绪的影响研究”(2022KY263)
文摘
目的:探索基于严肃游戏构建的青少年自杀风险机器学习预测模型的性能。方法:从医院和学校共招募1135名9~18岁青少年,医生依据临床症状诊断、既往自杀史等资料,心理老师依据量表、观察、访谈等心理普查资料,将青少年自杀风险程度评估为无风险、低风险、中风险或高风险,通过严肃游戏软件获取其行为反应特征数据,运用机器学习算法建立行为反应特征和自杀风险的模型,并评估模型的预测性能。结果:机器学习模型对高风险的预测准确度最高(AUC=0.92),其次依次是中风险(AUC=0.85),无风险(AUC=0.74),低风险(AUC=0.62)。模型在区分自杀风险的4个类别(无风险、低风险、中风险、高风险)上的预测准确率为0.81,召回率为0.69,精确率为0.64,F1值为0.66;在区分有无自杀风险上的预测准确率为0.84,召回率为0.80,精确率为0.66,F1值为0.69。结论:通过严肃游戏软件获取的行为反应特征数据集能够在一定程度上解释和预测青少年的自杀风险.
关键词
自杀
严肃游戏
机器学习
青少年
Keywords
suicide
serious game
machine learning
adolescent
分类号
C913.9 [经济管理]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
严肃游戏评估青少年自杀风险的探索
巫江丽
王分分
周国岭
李凯悦
胡敏
蔡恬
程晔
施剑飞
《中国心理卫生杂志》
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部