新型人工智能工具能够预测哪些人有较高的产后抑郁风险。该研究由麻省总医院布里格姆（Mass General Brigham）的精神科医生罗伊·佩尔利斯（Roy Perlis）及其团队共同完成，研究成果发表在美国精神医学杂志上。 产后抑郁是一种常见但严重的情绪障碍，影响全球约17%的分娩后人群，其主要症状包括极度悲伤、焦虑或绝望，通常在生育后的头一年内出现。佩尔利斯指出，能够提前识别高风险人群，对于制定有效的预防措施至关重要。这些措施可能包括特定类型的治疗和压力管理策略。 为了开发并验证这一预测模型，研究人员收集了超过29,000名美国产妇在2017年至2022年间的电子健康记录和产后抑郁筛查分数数据。他们排除了在分娩前一年有抑郁历史的人群，因为这部分人群本身就处于较高风险中。大约一半的数据被用于训练模型，另一半则用于独立验证工具的有效性。 结果表明，被模型标记为高风险的产妇中，有30%最终确诊了产后抑郁症。这意味着，相较于未被标记的人来说，她们患有产后抑郁的概率高出三倍。尽管这一概率并不完美，佩尔利斯认为任何程度的预测都能带来帮助。他强调：“我们没有足够的资源来为每一位产妇提供理想的后续护理，因此即使预测工具存在不足，它依然具有重要价值。” 这一研究不仅提高了对产后抑郁早期识别的能力，还为公共卫生领域提供了新的策略和思路。在未来，类似的工具可能会被广泛应用于医院和诊所，帮助医护人员更有效地分配资源，关注那些最需要心理支持的新手父母。