3、新冠疫情对心理健康的影响及机器学习在应对精神障碍中的应用

新冠疫情对心理健康的影响及机器学习在应对精神障碍中的应用

1. 引言

新冠疫情在全球蔓延，让大众充满恐惧、焦虑和担忧。这场疫情引发的心理健康问题极为严重且广泛，甚至催生了社交媒体上“恐惧流行病（fearodemic）”这一说法。人们担心自身健康、未来前景，害怕失去亲人、孤独以及失去收入来源。压力、焦虑和其他各种精神疾病的增加，给持续的健康危机带来了新的维度。

尽管西方国家近年来心理健康知识有所普及，但对精神疾病患者的态度仍相对不变。歧视、污名化和侵犯人权的现象在全球范围内仍困扰着精神疾病患者。例如，在埃塞俄比亚，人们普遍对精神障碍患者存在污名化，多数人不愿与他们交往。在印度西孟加拉邦的一个城市社区，54.5%的人在出现精神疾病时会去看全科医生，但只有2.5%的人认为患者能从严重精神疾病中完全康复。这些都表明精神健康障碍患者面临着广泛的偏见和挑战，社会对心理健康护理也存在普遍误解。

心理健康虽被低估和误解，但对全球发展至关重要。许多心理健康问题可以低成本有效治疗，但由于现有的污名和偏见，治疗途径仍然严重受限。新冠疫情不仅加剧了对精神障碍患者的冷漠和偏见，还使普通大众更容易患上精神疾病。大量生命的消逝和绝望让许多人受到创伤，扰乱了他们的心理健康，而封锁措施也让已受影响的人难以获得护理。

在这个数字时代，社交媒体、手机、可穿戴设备和神经成像技术使心理健康研究人员和从业者能够快速收集大量数据。通过分析这些数据的趋势，我们可以深入了解个人的心理健康状况，不仅能轻松发现精神疾病，还能设计出更准确的诊断工具。机器学习（ML）和深度学习（DL）方法能够从现有数据中学习和构建系统，使其成为生物信息学等健康领域中极为有效的工具。

本次综述旨在为定位、分析和评估机器学习