Software Development of an Expert System for Mental Health Care and Diagnosis in the Population Victims of the Armed Conflict in Colombia Complying with Indicator 3.4 of SDG 3 Health and Well-Being
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the psychometric validation procedure for the creation of an Artificial Intelligence (AI) engine based on the theory of precision psychology and expert system-type machine learning algorithms. The focus is on individual coping strategies and the factor of reconciliation in victims of armed conflict. In the case of CONSTANCE IA, the Reconciliation Factor was identified from the Psychosocial Disposition Factors in Conflict questionnaire (CDPC). The study aims to establish whether there is a causal relationship with the variables of the Modified Coping Strategies Scale (EEC-M) questionnaire, identifying psychomarkers that would allow for the creation of a short intervention plan in the areas of prevention, promotion, or rehabilitation for conflict victims relocated in the city of Barranquilla, Colombia. A non-experimental methodology with a cross-sectional design was used, with a total of 363 participants. The results highlight that elements related to economic factors, individual condition, and political concerns in the victims explain the conditions required to generate a reconciliation process in the context of reintegrating into civilian life. One of the conclusions is that the use of artificial intelligence enhances the process of psychological care by providing precision in the etiological information of the illness and the data, which enables discrimination between the health status, symptoms, and disease of the victims in order to contribute to the fulfillment of indicator 3.4 of the SDG: By 2030, reduce by one third premature mortality from non-communicable diseases through prevention and treatment and promote mental health and well-being.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,013 | 0,003 |
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 ».