13、大数据分析助力预防青少年自杀：Mindpal平台介绍

大数据分析助力预防青少年自杀：Mindpal平台介绍

1. 引言

自杀已成为呈上升趋势的三大主要死因之一。在青少年心理健康领域，迫切需要更好的方法来降低自杀风险和精神病住院患者出院后的再入院率。因为自杀风险因素（如睡眠问题、情绪障碍和社交退缩）会不断波动，所以需要频繁随访来监测这些变化。

目前，预测自杀行为的能力仍不尽如人意，一个重要原因是采用不频繁的评估计划来预测高度动态的过程。研究表明，从自杀念头到付诸行动的转变往往在4小时内发生，且自杀危机通常在几天内就会结束。因此，如何切实可行地监测、预测和干预在数分钟、数小时或数天内演变和解决的自杀风险，是一个关键问题。

移动健康（mHealth）方法和数字表型分析被认为是有前景的解决方案。智能手机提供的数据，无论是通过用户生成的调查主动收集（即参与式传感），还是通过原生传感器被动收集（即机会式传感），都具有三个特别适合监测青少年心理健康的重要特征：
- 速度（Velocity） ：信息可以频繁采样。自杀危机往往很短暂，可能只持续几个小时，因此需要频繁更新青少年的社会、身体和情感环境信息，以捕捉动态的风险状态。
- 容量（Volume） ：同一个人可以被反复采样，便于进行个人内比较，以检测与基线的偏离。与回顾性访谈相比，数字表型分析能更接近我们感兴趣的时间和事件来评估风险状态，从而提高预测基线风险偏差的准确性和敏感性。
- 多样性（Variety） ：有多种类型的信息可用。如今的智能手机配备了众多原生传感器，可以使用机器学习来推断青少年的情绪、社交或身体状态。这些推断会与用户输入的信息进行比较，