基于机器学习动态简化的明尼苏达多相个性调查表

作     者：孙启科 董问天 迟锐 贺勇 马义斌 王克 崔飞环 冯超南 李毓明 于淏岿 于滨 石川 纪俊 SUN Qike;DONG Wentian;CHI Rui

作者机构：青岛大学山东青岛266071 北京大学第六医院北京大学精神卫生研究所国家卫生健康委员会精神卫生学重点实验室(北京大学)国家精神心理疾病临床医学研究中心(北京大学第六医院) 青岛市市立医院 首都医科大学附属北京安贞医院 北京万灵盘古科技有限公司 

出 版 物：《精神医学杂志》 (Journal of Psychiatry)

年 卷 期：2021年第34卷第2期

页      面：113-118页

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 04[教育学] 040201[教育学-基础心理学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(编号:61503208) 山东省自然科学基金项目(编号:ZR2015PF002) 

主　　题：MMPI 机器学习 动态简化 

摘      要：目的使用机器学习算法对明尼苏达多相个性调查表(MMPI)中的临床量表进行简化。方法将7410例测试者的测评数据针对不同人群进行划分,通过机器学习算法进行建模分析以实现动态删减部分题组。结果将动态删减后的结果保持删减前结果75%的敏感度与特异度为阈值,男性的癔症(Hy)为阴性且精神衰弱(Pt)、精神分裂(Sc)为阳性的分组,癔症(Hy)、抑郁(D)为阴性且精神衰弱(Pt)、精神分裂(Sc)为阳性的分组,精神分裂(Sc)、精神衰弱(Pt)、妄想(Pa)、男性-女性倾向(Mf)、病态人格(Pd)、社会内向(Si)为阴性且癔症(Hy)、抑郁(D)为阳性的分组,均可缩减8.3%的题目;抑郁(D)、精神衰弱(Pt)、精神分裂(Sc)、社会内向(Si)、轻躁狂(Ma)、男性-女性倾向(Mf)为阴性且疑病(Hs)为阳性的分组可缩减15.0%的题目;精神分裂(Sc)为阴性且抑郁(D)为阳性的分组可缩减12.0%的题目。女性的精神分裂(Sc)、抑郁(D)、病态人格(Pd)、社会内向(Si)、疑病(Hs)、妄想(Pa)、轻躁狂(Ma)、男性-女性倾向(Mf)为阴性且癔症(Hy)为阳性的分组可缩减12.0%的题目;抑郁(D)、社会内向(Si)、癔症(Hy)为阴性且精神分裂(Sc)、妄想(Pa)、精神衰弱(Pt)为阳性的分组可缩减11.5%的题目。结论简化后的版本实现了筛查与辅助诊断的功能,更适用于体检场景。基于本研究提出的机器学习模型,继续扩大数据量,能够挖掘出更多的可简化分组。