家庭内暴力における再犯リスク因子の特定のための解釈可能な機械学習

Çeragğ Ogğuztüzün¹, Mehmet Koyutürk², Günnur Karakurt¹

¹Department of Computer and Data Sciences, Case Western Reserve University, Cleveland, OH 44106, USA.

AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium

|February 23, 2026

まとめ

家庭内暴力（IPV）の再犯予測は極めて重要です。機械学習モデルは、薬物使用の減少やパートナーとの接触回避がIPV加害者の再犯リスクを低下させる要因であることを特定しました。

科学分野:

公衆衛生
犯罪学
機械学習

背景:

家庭内暴力（IPV）は、世界的に増加傾向にある主要な公衆衛生上の懸念事項です。
IPV加害者の再犯を予測することは、効果的な予防および介入戦略にとって不可欠です。
既存のリスク評価ツールは、標準化が不足しており、非線形関係に対処するのが難しい場合があります。

主な方法:

4年間の臨床研究データセットを利用しました。
フィルタリングされたターゲットエンコーディングを適用して、重症度スコアを標準化し、非線形関連を処理しました。
特徴量の重要性を分析するために、解釈可能な機械学習モデルを開発しました。

結論:

開発された機械学習モデルは、IPV再犯リスク因子についてのより微妙な理解を提供します。
調査結果は、より効果的なIPV治療および管理戦略の開発に役立ちます。
リスク評価の改善は、IPVケアにおける格差に対処し、再犯率を低下させるのに役立ちます。

キーワード:

家庭内暴力再犯リスク因子機械学習解釈可能性リスク評価介入

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