В данном исследовании представлена PsyBridge — гибридная интеллектуальная система, разработанная для преодоления ограничений изолированных инструментов скрининга психического здоровья за счет интеграции клинически валидированных оценок с профилированием когнитивных функций и личности. Система использует модульную архитектуру и механизм взвешенной агрегации для генерации интерпретируемых классификаций рисков и рекомендаций по принятию решений.
- Объединяет оценки PHQ-9 и GAD-7 с когнитивными и поведенческими индикаторами в единой архитектуре.
- Протестирована на полу-синтетическом наборе данных из 500 профилей пациентов, представляющих различные уровни тяжести.
- Достигает общей точности 0.84, превосходя изолированные оценки PHQ-9 и GAD-7.
- Улучшает показатели precision, recall и F1-score, а также снижает несогласованность в прогнозировании умеренного риска благодаря анализу чувствительности.
Результаты указывают на то, что PsyBridge предлагает масштабируемый и интерпретируемый подход к поддержке принятия решений в области психического здоровья с использованием ИИ, особенно в условиях цифровой медицины и телемедицины.