可解释的人工智能模型用于预测使用北克省卫生行政数据的自杀风险
Fatemeh Gholi Zadeh Kharrat1,2, Christian Gagne1, Alain Lesage3,4
1Institut Intelligence et Données (IID), Université Laval, Québec, Québec, Canada.
这项研究开发了性别特定的人工智能 (AI) 模型,以利用人口数据预测自杀风险. 可解释的人工智能可以帮助决策者规划心理健康服务和自杀预防策略.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 数据科学数据科学数据科学
- 心理健康研究 心理健康研究
背景情况:
- 自杀是一个复杂的全球性挑战,需要先进的预防策略.
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 提供了增强自杀风险检测的潜力.
- 可解释的人工智能对于在心理健康服务规划中实现数据驱动决策至关重要.
研究的目的:
- 开发和解释特定于性别的ML模型来预测人口自杀风险.
- 利用来自北克综合慢性病监测系统 (QICDSS) 的大型数据集.
- 确定与自杀风险相关的关键个人,程序,系统和社区因素.
主要方法:
- 一个用QICDSS数据 (2002-2019) 设计的病例控制研究.
- 包含103个特性和监督的ML算法的验证 (LR,RF,XGBoost,MLP).
- 应用沙普利增量解释 (SHAP) 对于模型的可解释性.
主要成果:
- 开发了性别特定的ML模型,男性和女性的灵敏度和精度 (PPV) 不同.
- XGBoost在两种性别中都表现出最好的精度.
- 这项研究强调了可解释的人工智能在人口层面预防自杀方面的潜力.
结论:
- 可解释的AI模型可以作为有价值的工具,为自杀预防政策和行动提供信息.
- 对个人,程序,系统和社区因素的常规数据对于预测建模是有用的.
- 未来的工作包括为利益相关者开发用户友好的界面,以促进决策.
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