Data visualization and predictive data mining to identify high risk suicidal patients with psychiatric disorder
Notice bibliographique
Résumé
Suicide is a global health issue that involves the biological, social, cultural, spiritual, and psychological state of an individual in addition to many other factors which interact and lead a person to Suicidal Ideation (SI) and Suicide Attempt (SA). Over the last decade, with the advent of large medical databases, there has been a tremendous rise in the use of Business Intelligence (BI) in the healthcare sector. Healthcare uses BI tools to transform raw data into meaningful information to extract the potential value of historical data. Timely diagnoses of mental health problems can assist experts to address it at an early stage and enhance patient’s quality of life. There is a critical need to examine the fundamental psychological well-being issues among the worldwide population, which may develop into more complex issues, if not considered at an early period. This research focuses on two main components: Data visualization and Predictive model. First, a mental health dashboard is created using an end to end approach in which mental health data is pre-processed, integrated, and visualized in the form of several reports. These reports display the aggregated results in visually appealing formats (i.e., graphs, tables, pie charts, and line graphs) and allow navigation to finer granularity reports via drill down and drill through reports. Second, a predictive model is built to forecasts Suicide Attempts (SA). Ontario Mental Health Reporting System (OMHRS) database obtained from CIHI (Canadian Institute for Health Information) is used to train and test the predictive model. This model uses advanced data mining algorithms, including Artificial Neural Networks, Decision trees, and regression. The outcomes of different data mining algorithms are compared with actual values to determine the accuracy of the model. In addition, a web form is created, which takes input from the user and calculates the probability of SA for a given patient. The objective of this research is to provide a better understanding of trends, outliers, and patterns to enable healthcare providers to make more informed decisions and decrease mortality rate due to suicide.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».