一种基于脑电特征与机器学习模型的网络游戏障碍识别、预测及干预效果评估方法及系统

本发明涉及医疗人工智能技术领域，公开一种基于脑电特征与机器学习模型的网络游戏障碍识别、预测及干预效果评估方法及系统，通过获取目标群体在静息态和游戏线索反应任务下的脑电数据构建网络游戏障碍识别模型，提供客观判定依据，克服传统主观量表的局限性；通过获取成瘾者在任务下的脑电数据及任务后的渴求评分数据构建网络游戏渴求程度预测模型，实时预测渴求程度，支持个性化干预；通过获取成瘾者在经颅直流电刺激干预前后的脑电数据及渴求评分数据构建网络游戏成瘾干预效果评估模型，量化干预效果并评估其持久性。本发明能够实现从识别、预测到评估的全流程闭环，显著提升判定客观性、预测准确性和干预针对性，具有重要科学价值和应用前景。