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Knowledge Base for MENTAL AI, in Data Science Context
Globally, 1 in 7 people has some kind of mental or substance use disorder that affects their
thinking, feelings, and behaviour in everyday life. Mental well-being is vital for physical
health. No Health Without Mental Health! People with mental health disorders can carry on
with normal life if they get the proper treatment and support. Mental disorders are complex
to diagnose due to similar and common symptoms for numerous types of mental illnesses,
with a minute difference among them.
In the era of big, the challenge stays to make sense of the huge amount of health research and
care data. Computational methods hold significant potential to enable superior patient stratification approaches to the established clinical practice, which in turn are a pre-requirement
for the development of effective personalized medicine approaches. Personalized psychiatry
also plays a vital role in predicting mental disorders and improving diagnosis and optimized
treatment. The use of intelligent systems is expected to grow in the medical field, and it will
continue to pose abundant opportunities for solutions that can help save patients’ lives. As
it does for many industries, Artificial Intelligence (AI) systems can support mental health
specialists in their jobs.
Machine learning algorithms can be applied to find different patterns in the most diverse
sets of data. This work aims to examine and compare different machine learning classification methodologies to predict different mental disorders and, from that, extract knowledge
that can help mental health professionals in their tasks. Our algorithms were trained using
a total dataset of 3353 patients from different hospital units. These data are divided into
three subsets of data, mainly by the characteristics that the pathologies present. We evaluate the performance of the algorithms using different metrics. Among the metrics applied,
we chose the F1 score to compare and analyze the algorithms, as it is the most suitable for
the data we have since they found themselves imbalances. In the first evaluation, we trained
our models, using all the patient’s symptoms and diagnoses. In the second evaluation, we
trained our models, using only the symptoms that were somehow related to each other and
that influenced the other pathologies.Milhões de pessoas em todo o mundo são afetadas por transtornos mentais que influenciam o
seu pensamento, sentimento ou comportamento. A saúde mental é um pré-requisito essencial para a saúde física e geral. Pessoas com transtornos mentais geralmente precisam de
tratamento e apoio adequados para levar uma vida normal. A saúde mental é uma condição
de bem-estar em que um indivíduo reconhece as suas habilidades, pode lidar com as tensões
quotidianas da vida, trabalhar de forma produtiva e pode contribuir para a sua comunidade.
A saúde mental afeta a vida das pessoas com transtorno mental, as suas profissões e a produtividade da comunidade.
Boa saúde mental e resiliência são essenciais para a nossa saúde biológica, conexões humanas, educação, trabalho e alcançar o nosso potencial. A pandemia do covid-19 impactou
significativamente a saúde mental das pessoas, em particular grupos como saúde e outros
trabalhadores da linha de frente, estudantes, pessoas que moram sozinhas e pessoas com
condições de saúde mental pré-existentes. Além disso, os serviços para transtornos mentais,
neurológicos e por uso de substâncias foram significativamente interrompidos. Os transtornos
mentais são classificados como de diagnóstico complexo devido à semelhança dos sintomas.
Consultas regulares de saúde de pessoas com transtornos mentais graves podem impedir
a morte prematura. A dificuldade dos especialistas em diagnosticar é geralmente causada
pela semelhança dos sintomas nos transtornos mentais, como por exemplo, transtorno de
bordeline e bipolar.
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser aplicados para encontrar diferentes
padrões nos mais diversos conjuntos de dados. Este trabalho, visa examinar e comparar
diferentes metodologias de classificação de aprendizado de máquina para prever difentes
transtornos mentais e disso, extrair conhecimento que possam auxiliar os profissionais da
area de saude mental, nas suas tarefas. Os nossos algoritmos, foram treinados utilizando um
conjunto total de dados de 3353 pacientes, provenientes de diferentes unidades hospitalares.
Esses dados, estão repartidos em três subconjuntos de dados, principalmente, pelas características que as patologias apresentam. Avaliamos o desempenho dos algoritmos usando
diferentes métricas. Dentre as métricas aplicadas, escolhemos o F1 score para comparar e
analisar os algoritmos, pois é o mais adequado para os dados que possuímos. Visto que eles
se encontravam desequilíbrios. Na primeira avaliação, treinamos os nossos modelos, utilizando todos os sintomas e diagnósticos dos pacientes. Na segunda avaliação, treinamos os
nossos modelos, utilizando apenas os sintomas que apresentavam alguma relação entre si e
que influenciavam nas outras patologias