利用机器学习技术帮助诊断情感疾病和障碍

Artur De Souza Ribeiro, Wandré Nunes de Pinho Veloso
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摘要

该项目旨在通过应用机器学习技术帮助诊断情绪疾病和失调。研究具有探索性和描述性,旨在调查气质与复杂情绪状况之间的关系,从而为心理健康专业人员提供一种创新方法。这项研究是在网上进行的,有兴趣的人可以公开、多样地参与。样本主要包括 18 至 33 岁的年轻群体,但研究欢迎所有年龄段的参与者,其范围广泛且具有包容性。通过使用内嵌机器学习技术的在线表格,收集了有关气质及其与情绪疾病和失调可能存在的关联的详细信息。在机器学习算法的支持下,对数据进行了定量分析,对结果的解释则依赖于首席研究员的专业知识。初步结果显示,某些性情与特定情绪疾病之间可能存在联系,例如忧郁性情的人倾向于抑郁,而阴郁性情的人倾向于焦虑。不过,这些观察结果应被视为初步假设,因为这个问题本身就很复杂,需要进行更深入、更全面的研究。总之,该研究项目为心理健康领域做出了宝贵贡献,凸显了机器学习技术在帮助诊断情绪疾病和失调方面的潜力。多学科的研究方法、创新的数据收集方法和对结果的认真分析为今后的研究奠定了坚实的基础。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Auxílio ao diagnóstico de doenças emocionais e transtornos utilizando técnicas de aprendizado de máquina
O presente projeto visou contribuir para o auxílio ao diagnóstico de doenças emocionais etranstornos por meio da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. Com umanatureza exploratória e descritiva, a pesquisa buscou investigar a relação entretemperamentos e condições emocionais complexas, com o objetivo de oferecer umaabordagem inovadora para os profissionais da saúde mental. O estudo foi realizado online,permitindo a participação aberta e diversificada de pessoas interessadas em contribuir. Aamostra englobou uma faixa etária predominantemente jovem, entre 18 e 33 anos, porém, apesquisa acolheu participantes de todas as idades, com uma delimitação ampla e inclusiva.Utilizando um formulário online com técnicas de machine learning incorporadas, foramcoletadas informações detalhadas sobre temperamentos e suas possíveis associações comdoenças emocionais e transtornos. Os dados foram submetidos a análises quantitativas, como apoio de algoritmos de aprendizado de máquina, e a interpretação dos resultados contoucom a expertise do pesquisador idealizador. Os resultados preliminares indicaram tendênciasque sugerem uma possível ligação entre certos temperamentos e doenças emocionaisespecíficas, como a inclinação de indivíduos com temperamento melancólico para depressãoe de pessoas de temperamento sanguíneo para ansiedade. No entanto, essas observaçõesdevem ser consideradas hipóteses preliminares, uma vez que o tema é intrinsecamentecomplexo e requer investigações mais aprofundadas e abrangentes. Em síntese, este projetode pesquisa trouxe contribuições valiosas para o campo da saúde mental, destacando opotencial das técnicas de aprendizado de máquina no auxílio ao diagnóstico de doençasemocionais e transtornos. A abordagem multidisciplinar, o método de coleta de dadosinovador e a análise cuidadosa dos resultados fornecem uma base sólida para pesquisasfuturas, que certamente serão necessárias para se alcançar um entendimento mais profundoe abrangente das interações complexas entre temperamentos e aspectos emocionais.
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