综述：人工智能导向的产后抑郁风险预测模型：一项系统评价

这篇系统评价聚焦人工智能（AI）与机器学习（ML）技术在产后抑郁（PPD）风险预测中的应用，总结了11项研究的算法性能（如随机森林AUROC>0.9）及核心预测因子（如产妇年龄、妊娠压力），同时指出模型存在跨文化适用性、数据质量与算法可解释性等挑战，为临床早期干预提供了新思路。

　　

引言

产后抑郁（PPD）作为全球性公共卫生问题，发病率达3.5-33.0%，严重影响母婴健康。随着人工智能（AI）技术发展，机器学习（ML）算法如随机森林（RF）、支持向量机（SVM）等展现出精准预测PPD风险的潜力，为早期干预提供了新工具。

方法

本研究系统检索了截至2024年10月31日的11项研究，覆盖中国、日本、以色列等多国数据。采用预测模型偏倚风险评估工具（PROBAST）进行质量评价，重点关注算法性能指标如曲线下面积（AUROC）和预测因子权重。

结果

算法性能：RF算法表现最优（最高AUROC 0.943），其次为SVM（AUROC 0.925）和逻辑回归（LR）。XGBoost在非平衡数据处理中表现突出，但人工神经网络（ANN）因数据需求高而应用较少。

核心预测因子：产妇年龄（<25岁高风险）、妊娠期心理应激、精神病史、婚姻关系及睡眠状态位列前五（图2）。社会经济因素如教育水平、新生儿性别亦被多次验证。

局限性：模型普遍存在选择偏倚（如地域性样本），且EPDS与PHQ-9等评估工具差异影响跨研究可比性。

讨论

临床价值：RF算法通过特征重要性分析量化了预测因子贡献（如激素变化权重占27%），优于传统问卷筛查。中国学者开发的模型（如Zhong等）在本地化应用中AUROC达0.925，但需警惕城乡差异对预测效力的影响。

技术挑战：

1. 1.

   “黑箱”难题：深度学习模型决策过程缺乏透明度，需结合SHAP值等解释性工具；

2. 2.

   数据壁垒：医疗隐私保护与多中心数据共享需平衡；

3. 3.

   文化适配：西班牙研究显示白人女性EPDS阈值需调整，提示模型本土化必要性。

未来方向

建议建立跨国多中心数据库，统一PPD评估标准（如EPDS≥9），并探索联邦学习技术解决数据孤岛问题。伦理方面需制定AI临床应用的知情同意规范，提升医患信任度。

结论

AI驱动的PPD预测模型虽已展现临床潜力，但需通过算法优化、跨文化验证及伦理框架完善，最终实现从科研到临床的转化，守护母婴心理健康。