Психикалық денсаулық көрсеткіштерін талдау: депрессия болжамын интерпретациялау үшін машиналық оқытуды қолдану

Аннотация

Аннотация. В этой исследовательской работе исследуется теоретическая и прикладная важность использования методов искусственного интеллекта, которые объясняются при анализе показателей психического здоровья. Основная цель исследования-провести сравнительную оценку как предполагаемой эффективности, так и интерпретации нескольких моделей машинного обучения с целью повышения общего качества принятия клинических решений. Для этого были выбраны широко используемые алгоритмы машинного обучения, включая логистическую регрессию, случайный лес, методы градиентного усиления и модели нейронных сетей. Метод SHAP использовался для определения того, как модели генерируют прогнозы, и для определения наиболее влиятельных переменных. Этот подход позволяет количественно определить вклад каждой характеристики в конечный результат модели и предоставляет механизм для интерпретации внутренней логики алгоритмических предположений. Разложив результаты модели на индивидуальные описательные эффекты, SHAP способствует открытому пониманию сложных прогнозных систем. Эмпирические данные показывают, что модели, характеризующиеся более сложной архитектурой, в частности нейронные сети, достигают относительно высокого уровня точности прогнозирования. Кроме того, эти модели демонстрируют ограниченную интерпретацию, что затрудняет интерпретацию их логики прогнозирования. Другими словами, такие алгоритмы могут давать очень точные результаты, но их процесс принятия решений часто остается неясным для клинических специалистов. Напротив, ансамблевые алгоритмы, такие как случайный лес и градиентное усиление, показали благоприятный баланс между эффективностью прогнозирования и прозрачностью модели. Эти методы обеспечили надежные результаты при применении к наборам клинических данных, что позволило осмысленно объяснить влияние различных переменных на прогнозы. Анализ также показывает, что интеграция интерпретируемых методов машинного обучения в анализ медицинских данных может повысить доверие психиатров и медицинских работников к инструментам поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта. Поэтому повышение прозрачности прогнозных моделей является важным шагом на пути ответственного и эффективного внедрения технологий искусственного интеллекта в клиническую практику.