抑郁症是一种常见的精神障碍，全球范围内影响着数以亿计的人群。早期识别并干预抑郁症，对于提高患者的生活质量和降低社会负担具有重要意义。近年来，人工智能技术尤其是深度学习在医疗领域的应用日益广泛，其中循环神经网络（RNN）因其处理序列数据的能力，在抑郁症早期识别中展现出巨大潜力。
本文提出的模型基于循环神经网络，旨在融合情绪日志和生理指标两类数据，以实现更准确的抑郁症早期识别。情绪日志包括患者的日常情绪记录，如心情描述、压力等级等；生理指标则涵盖心率、睡眠质量、皮质醇水平等生理参数。
在进行模型训练之前，需要对情绪日志和生理指标进行预处理：
循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构，其核心在于能够捕捉序列中的时间依赖性。在本模型中，RNN被用于处理情绪日志和生理指标的时间序列数据。
模型由输入层、隐藏层和输出层组成：
以下是模型构建的核心代码示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, Input, Concatenate
# 定义输入形状
emotion_log_shape = (timesteps, emotion_vocab_size)
physio_shape = (timesteps, physio_feature_count)
# 输入层
emotion_input = Input(shape=emotion_log_shape)
physio_input = Input(shape=physio_shape)
# 处理情绪日志（使用嵌入层进行文本向量化）
emotion_embedding = Embedding(emotion_vocab_size, embedding_dim)(emotion_input)
emotion_lstm = LSTM(lstm_units)(emotion_embedding)
# 处理生理指标
physio_lstm = LSTM(lstm_units)(physio_input)
# 融合特征
concatenated = Concatenate()([emotion_lstm, physio_lstm])
# 输出层
output = Dense(1, activation='sigmoid')(concatenated)
# 构建模型
model = Sequential([emotion_input, physio_input, emotion_embedding, emotion_lstm, physio_lstm, concatenated, output])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
使用标注好的情绪日志和生理指标数据集进行模型训练，并通过交叉验证评估模型的性能。在训练过程中，通过调整超参数（如LSTM单元数、学习率等）来优化模型。
基于循环神经网络的情绪日志与生理指标融合模型，通过融合多维数据，显著提高了抑郁症早期识别的准确率。该模型为抑郁症的早期干预提供了有力支持，未来有望在临床应用中发挥更大作用。