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论著 · Research Article

感染性疾病患者心理状态改善的多模态决策支持模型研究

A multimodal decision support model for the improvement of psychological status in patients with infectious diseases


作者:王路军*,高萌萌,张艺
首都医科大学附属北京佑安医院-急诊科 中国 北京
*通信作者:王路军;单位:首都医科大学附属北京佑安医院-急诊科 中国 北京
精准护理研究, 2026, 4(1), 17-22; https://doi.org/10.58244/pnr.26-3777
提交日期 : 2026年02月26日 丨 录用日期 : 2026年04月29日 丨 出版日期 : 2026年05月06日
课题资助:自筹经费,无利益冲突需要说明
引用本文
摘 要:
感染性疾病患者的内心感受对其康复进程以及生活质量有着不容忽视的影响。虽说护理干预可在一定程度上改善患者的心理状况,然而现有的干预举措常常缺少个性化的决策辅助。有鉴于此,本研究给出了一种依靠多模态数据驱动的心理护理决策模型,把生理指标(比如睡眠质量以及炎症因子)、心理量表(焦虑和抑郁评分)还有电子健康记录(EHR)整合到一起,目的是打造一个完整的护理决策辅助体系。该模型的创新点在于打造了一个由人工智能驱动的实时风险评估系统,能够依据个人的具体情况推荐个性化的心理干预方案,像音乐疗法以及家庭参与计划等。研究采用了前瞻性队列的设计方式,并且运用深度学习技术(比如卷积神经网络)来验证模型的预测准确度以及其在临床当中的实际应用成效。借助系统化地对多模态数据加以融合与分析,本研究盼望着提高感染性疾病患者的心理护理品质,为达成更为科学且有效的个性化护理给予理论支撑与实践参照。研究得出的结果会为感染性疾病患者的心理健康改善带来全新的思路与方法,推动心理护理领域向前发展。
关键词:心理护理;多模态数据;个性化干预;人工智能;感染性疾病
 
Abstract:
The psychological state of the patient with infectious diseases has a significant impact on the patient's recovery and quality of life. Although nursing interventions can improve patients' mental health to a certain extent, these existing interventions often lack personalized decision support. In order to cope with this situation, this study proposes a data-driven psychological care decision-making model based on multimodal data, which integrates physiological indicators (such as sleep quality and inflammatory factors), psychological scales (anxiety and depression scores) and electronic health records (EHR) to build a relatively complete nursing decision support system. The innovation of the model lies in the creation of an AI-driven, real-time risk assessment system that can recommend personalized psychological interventions based on individual circumstances, including music therapy and family engagement programs. The study used a forward-looking cohort design and deep learning-related techniques, such as convolutional neural networks, to verify the prediction accuracy of the model and its practical application in the clinical setting. Through the systematic integration and analysis of multimodal data, this study hopes to improve the quality of psychological care for patients with infectious diseases, and then provide a theoretical basis and practical reference for achieving more scientific and effective personalized care. The research results will provide new ideas and methods for improving the mental health of patients with infectious diseases, and promote the continuous development of the field of psychological care.
Keywords: Psychological care; multimodal data; personalized intervention; artificial intelligence; infectious diseases
 
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