Μοντελοποίηση ψυχιατρικής διάγνωσης με τεχνητά νευρωνικά δίκτυα: εφαρμογή και αξιολόγηση σύγχρονων στατιστικών μεθόδων με τη χρήση της παρούσας ψυχικής κατάστασης (PSE), σε μεγάλο αριθμό ψυχιατρικών περιπτώσεων

Abstract

THIS STUDY EXTENSIVELY INVESTIGATES THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN)IN THE DIAGNOSTIC PROCESS OF CLINICAL PSYCHIATRY AND FOCUSES ON DEVELOPING IMPROVED METHODS BASED ON DESIGNING EFFICIENT ANN SYSTEMS. PSYCHIATRIC DIAGNOSIS IS CONSIDERED AS THE CLASSIFICATION PROCESS OF STRUCTURED CLINICAL INTERVIEWS FOLLOWING SPECIFIC SCHEDULES, ALTHOUGH ALTERNATIVE CONSIDERATIONS BASED ON THE EVALUATION OF PHYSICAL MEASUREMENT ARE ALSO POSSIBLE. THE 140-ITEM CLINICAL INTERVIEWS USED HERE ARE BASED ON THE PRESENT STATE EXAMINATION (PSE) SCHEDULE. IT IS ATTEMPTED TO ANALYSE THE SPECIFIC CHARACTERISTICS OF THIS PROBLEM AND DESIGN ANN OF IMPROVED PERFORMANCE TO SOLVE IT. THE PROBLEM IS CONSIDERED IN TWO DIFFERENT WAYS, CONCERNING CLASS LABELLING, ACCORDING TO TWO OF THE MOST WIDELY ACCEPTED METHODOLOGIES FOR DEFINING MENTAL DISORDERS (ICD, PSE /CATEGO) AND ITS SPECIFIC CHARACTERISTICS ARE ANALYSED. IT IS ATTEMPTED TO CLASSIFY FIVE MAIN CATEGORIES OF PSYCHIATRIC DISEASES AS WELL AS THE NON-ABNORMALITY CLASS. THE PROPOSED ANN SYSTEMS OF THE MULTILAYER PERCEPTRON (MLP) TYPE HAVE SPECIFIED ARCHITECTURES DEFINED BY INCORPORATING CLINICIANS' KNOWLEDGE AND THEY ARE COMPARED WITH CONVENTIONAL MLPS. THEY ARE TRAINED WITH THE STANDARD ON LINE BACK PROPAGATION ALGORITHM. IN THE SEQUEL, SUPERIOR SOLUTIONS ARESOUGHT BY EFFECTIVELY REDUCING THE INPUT SPACE DIMENSIONALITY, BASED ON CLINICIANS' KNOWLEDGE AND BY DESIGNING NOVEL EFFICIENT TASK SPECIFIC ANN ARCHITECTURES CORRESPONDING TO THIS PROBLEM REFORMATION. THESE LAST SYSTEMS ARE COMPARED WITH SEVERAL OTHER ANN (ABSTRACT TRUNCATED)

ΣΤΗ ΜΕΛΕΤΗ ΑΥΤΗ, ΟΙ ΚΛΙΝΙΚΕΣ ΣΥΝΕΝΤΕΥΞΕΙΣ ΠΟΥ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΗΘΗΚΑΝ ΕΧΟΥΝ ΒΑΣΙΣΘΕΙ ΣΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΗΣ ΠΑΡΟΥΣΑΣ ΨΥΧΙΚΗΣ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗΣ (PSE-PRESENT STATE EXAMINATION). ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΑΥΤΑ ΕΓΙΝΕ Η ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ ΟΛΩΝ ΤΩΝ ΜΕΘΟΔΩΝ ΠΟΥ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΗΘΗΚΑΝ. ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΠΙΛΥΣΗ ΤΟΥ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ ΕΓΙΝΕ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΕΙΔΙΚΩΝ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΩΝΤΟΥ, ΚΑΙ ΣΧΕΔΙΑΣΤΗΚΑΝ ΤΝΔ ΜΕ ΒΕΛΤΙΩΜΕΝΗ ΑΠΟΔΟΣΗ. ΤΑ ΠΡΟΤΕΙΝΟΜΕΝΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΤΝΔ ΤΥΠΟΥ MLP (MULTILAYER PERCEPTRON) ΕΧΟΥΝ ΕΞΕΙΔΙΚΕΥΜΕΝΕΣ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΕΣ ΠΟΥΕΜΠΕΡΙΕΧΟΥΝ ΣΗΜΑΝΤΙΚΑ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΤΗΣ ΓΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΕΜΠΕΙΡΙΑΣ ΤΩΝ ΕΙΔΙΚΩΝ. ΕΧΟΥΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΕΙ ΜΕ ΤΟΝ ΚΛΑΣΙΚΟ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟ ON-LINE BACK PROPAGATION. Η ΑΠΟΔΟΣΗ ΤΟΥΣ ΣΥΓΚΡΙΝΕΤΑΙ ΜΕ ΤΙΣ ΑΝΤΙΣΤΟΙΧΕΣ ΠΟΛΛΩΝ ΑΛΛΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΤΝΔ ΕΠΙΒΛΕΠΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΜΗ, ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ MLP-ΤΝΔ ΕΚΠΑΙΔΕΥΜΕΝΩΝ ΜΕ ΠΟΛΥ ΓΝΩΣΤΟΥΣ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥΣ (ΟΠΩΣ ΜΕ ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΑΠΑΛΟΙΦΗΣ ΒΑΡΩΝ ΚΑΙ ΠΙΘΑΝΟΤΙΚΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ) ΠΟΥ ΣΑΝ ΣΤΟΧΟ ΕΙΧΑΝ ΤΗΝ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΤΗΣ ΓΕΝΙΚΕΥΤΙΚΗΣ ΤΟΥΣ ΙΚΑΝΟΤΗΤΑΣ. ΘΑ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΤΟΝΙΣΘΕΙ ΟΤΙ ΓΙΑ ΠΡΩΤΗ ΦΟΡΑ ΣΤΗ ΨΥΧΙΑΤΡΙΚΗ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΗΘΗΚΑΝ ΤΕΧΝΗΤΑ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΜΕ ΕΙΔΙΚΟΥΣ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΟΥΣ ΠΟΥ ΒΑΣΙΖΟΝΤΑΙ ΣΤΗ ΓΝΩΣΗ ΤΩΝ ΕΙΔΙΚΩΝ, ΟΠΩΣ ΕΠΙΣΗΣΟΤΙ ΓΙΑ ΠΡΩΤΗ ΦΟΡΑ ΜΕ ΤΗΝ ΜΕΛΕΤΗ ΑΥΤΗ ΕΓΙΝΕ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΤΩΝ ΑΠΟΔΟΣΕΩΝ ΣΥΓΧΡΟΝΩΝΚΑΙ ΚΛΑΣΙΚΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΜΕΘΟΔΩΝ ΟΠΩΣ Η ΠΟΛΥΜΕΤΑΒΛΗΤΗ ΔΙΑΚΡΙΝΟΥΣΑ ΑΝΑΛΥΣΗ, ΟΚ-ΝΝ ΚΑΙ Ο ΚΑΤΗΓΟΡΙΟΠΟΙΗΤΗΣ ΕΛΑΧΙΣΤΗΣ ΕΥΚΛΕΙΔΕΙΑΣ ΑΠΟΣΤΑΣΗΣ, ΣΕ ΨΥΧΙΑΤΡΙΚΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ. ΜΕΤΑΞΥ ΤΩΝ ΚΡΙΤΗΡΙΩΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗΣ ΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΝΤΑΙ: * ΤΟ ΜΕΣΟ ΣΥΝΟΛΙΚΟ ΠΟΣΟΣΤΟ ΣΥΜΦΩΝΙΑΣ ΤΩΝ ΔΙΑΓΝΩΣΕΩΝ ΠΟΥ ΠΡΟΤΕΙΝΟΝΤΑΙ ΑΠΟ ΤΙΣ ΧΡΗΣΙΜΟΠΟΙΟΥΜΕΝΕΣ ΜΕΘΟΔΟΥΣ ΚΑΙ ΤΩΝ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΩΝ ΔΙΑΓΝΩΣΕΩΝ, ΟΠΩΣ ΕΠΙΣΗΣ ΚΑΙ * ΟΙ ΣΥΝΤΕΛΕΣΤΕΣ KAPPA ΚΑΙ Υ (ΠΕΡΙΚΟΠΗ ΠΕΡΙΛΗΨΗΣ)