Психологія та саморозвиток

### Модели предсказания депрессии у подростков: Обзор исследований

За последние годы появилось множество исследований, использующих машинное обучение (ML) и статистические модели для предсказания депрессии у подростков. Эти работы часто опираются на данные из опросов, электронных медицинских карт, носимых устройств или лонгитюдных когорт, фокусируясь на факторах риска вроде стресса, детских травм, социодемографических переменных и биомаркеров. Модели помогают в ранней идентификации и профилактике, но их точность варьируется (AUC 0.7–0.9), с ограничениями из-за выборок и данных. Вот ключевые недавние исследования (2022–2025 гг.), с акцентом на методы, модели и выводы.

1. **Apply Machine Learning to Predict Risk for Adolescent Depression in a Cohort of Kenyan Adolescents** (2025, PMC).
- **Методы и модели**: Анализ данных 269 подростков 11–14 лет из Кении (опросы по ACEs, стрессу, PHQ-9A). Использованы 6 ML-моделей (Random Forest — лучшая, плюс Naive Bayes, SVM, Gradient Boosting) с кросс-валидацией и SHAP для интерпретации.
- **Ключевые находки**: AUC 0.836, точность 78.3%; топ-факторы — детское пренебрежение, академический стресс, насилие в сообществе. Многоуровневые данные улучшают предсказание.
- **Импликации**: Подходит для низкоресурсных стран; фокус на школьном скрининге для профилактики.

2. **Prediction of adolescent depression from prenatal and childhood data from ALSPAC using machine learning** (2024, Scientific Reports).
- **Методы и модели**: Данные ALSPAC (8467 подростков, Великобритания); 885 признаков с пренатального периода до 10 лет. Кросс-секционные модели (MLP — лучшая) и временные ряды (RNN/LSTM) с SMOTE, RFE и кросс-валидацией.
- **Ключевые находки**: F1-score до 0.54; топ-предикторы — женский пол, родительская депрессия, стрессовые события, самооценка. Временные модели не превосходят кросс-секционные.
- **Импликации**: Ранние данные (до 10 лет) позволяют предсказывать депрессию 12–18 лет; полезно для превентивных программ, но точность умеренная — нужны дополнительные факторы.

3. **Machine learning models for predicting the risk of depressive symptoms in Chinese college students** (2025, Frontiers in Psychiatry).
- **Методы и модели**: 1635 студентов (опросы PHQ-9, 38 переменных). Сравнение Random Forest (лучшая), XGBoost, LightGBM, SVM с SMOTE и SHAP.
- **Ключевые находки**: AUC 0.87, точность 79%; топ-факторы — нарушения сна, воспринимаемый стресс, избегание опыта. 50.5% имели симптомы.
- **Импликации**: Модель для раннего выявления в университетах; подчеркивает нелинейные связи, полезна для целевых интервенций по сну и стрессу.

4. **Identifying Adolescent Depression and Anxiety Through Real-World Data and Social Determinants of Health** (2025, JMIR Mental Health).
- **Методы и модели**: EHR-данные 52,054 подростков (США); признаки — демография, диагнозы, SDoH. XGBoost с Lasso, SHAP и кросс-валидацией.
- **Ключевые находки**: AUC 0.81 для депрессии; топ-факторы — пол (женский), раса, образование, нейродевелопментальные расстройства. SDoH добавляют мало ценности.
- **Импликации**: Модели на реальных данных для клинического использования; фокус на индивидуальных SDoH для улучшения, лучше для отдельных состояний.

5. **What machine learning teaches us about depression prediction in adolescents** (2025, PMC).
- **Методы и модели**: Сравнение ML (Random Forest, XGBoost) с логистической регрессией на данных саморепортов.
- **Ключевые находки**: ML превосходит традиционные методы в предсказании; объясняет 0.4% вариации, но эффекты малы.
- **Импликации**: Учитывает аналитическую гибкость; эффекты слишком малы для политики, нужны лучшие данные.

6. **Identification of depressive symptoms in adolescents using machine learning** (2025, Springer).
- **Методы и модели**: ML на данных подростков для идентификации симптомов.
- **Ключевые находки**: Высокая производительность; insights для разработки инструментов.
- **Импликации**: Полезно для скрининга и интервенций.

7. **Detection of child depression using machine learning methods** (PLOS ONE).
- **Методы и модели**: Random Forest для предсказания у детей и подростков.
- **Ключевые находки**: Точность выше, чем у других; информативна для диагностики.
- **Импликации**: Улучшает выявление в раннем возрасте.

8. **Predicting Depression in Adolescents Using Mobile and Wearable Sensors** (2022, JMIR Formative Research).
- **Методы и модели**: Пассивные данные с устройств; ML для предсказания.
- **Ключевые находки**: Возможность использования сенсоров для мониторинга.
- **Импликации**: Неинвазивный подход для постоянного отслеживания.

Эти исследования показывают тренд к использованию XGBoost, Random Forest и интерпретируемых методов (SHAP). Будущие работы могут интегрировать мультимодальные данные (генетика, соцсети) для повышения точности. Для деталей рекомендую PubMed или Google Scholar.

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это подраздел искусственного интеллекта (AI), который фокусируется на разработке алгоритмов, способных "учиться" на данных, выявлять в них паттерны и делать предсказания или принимать решения без необходимости явного программирования каждого шага. В отличие от традиционного программирования, где правила задаются вручную, ML позволяет системе улучшать свою производительность по мере поступления новых данных, имитируя процесс человеческого обучения. Основные типы ML включают: надзорное обучение (с метками данных для обучения), безнадзорное (для поиска структур в данных) и обучение с подкреплением (на основе наград и наказаний).

ML превосходит традиционные методы предсказания (например, линейную регрессию, ARIMA или другие статистические модели) по нескольким причинам:

- **Адаптивность и обработка сложных данных**: Традиционные методы часто предполагают линейные или простые зависимости, в то время как ML (например, нейронные сети или случайные леса) может захватывать нелинейные, сложные паттерны и взаимодействия между переменными, что приводит к более точным прогнозам в реальных сценариях.
- **Работа с большими объёмами данных**: ML эффективно справляется с "большими данными" (big data), автоматически извлекая полезные признаки (feature engineering), в то время как традиционные подходы могут быть ограничены вычислительными ресурсами и требовать ручной настройки.
- **Улучшенная точность и обобщение**: В задачах прогнозирования, таких как предсказание спроса или рисков заболеваний, ML-модели часто показывают лучшую производительность благодаря способности обучаться на исторических данных и адаптироваться к изменениям, минимизируя ошибки (например, через кросс-валидацию).
- **Автоматизация и скорость**: ML может обрабатывать реал-тайм данные и обновляться динамически, что критично для отраслей вроде финансов или здравоохранения, где традиционные методы требуют больше времени на анализ.

Однако ML не всегда лучше: в простых случаях с малыми данными традиционные статистические методы могут быть предпочтительнее из-за интерпретируемости и меньшей сложности. В целом, превосходство ML проявляется в сложных, высокомерных задачах предсказания.

### Важные открытия в области ментального здоровья подростков с использованием ML-моделей

Машинное обучение (ML) активно применяется для анализа данных о подростках (возраст 10–17 лет), включая электронные медицинские записи (EHR), социальные детерминанты здоровья (SDoH), данные о поведении и нейробиологии. Это позволяет предсказывать риски, выявлять факторы и улучшать раннюю диагностику. Ниже ключевые открытия из недавних исследований (2022–2025 гг.), подтверждённые эмпирически.

1. **Взаимодействие нейробиологических и окружающих факторов в формировании симптомов**: Исследователи Йеля разработали алгоритм E-PHATE (многоаспектное обучение на многообразиях), который моделирует, как мозговая активность (из fMRI) и окружение (семья, район) влияют на ментальное здоровье. Открытие: комбинация нескольких переменных окружения усиливает корреляцию мозга с симптомами, улучшая предсказание на 2 года вперёд. Это особенно актуально для фронтопариетальной и attention-сетей мозга.

2. **Предсказание кризисов (суицид, госпитализация) с помощью EHR**: Систематический обзор показал, что ML-модели (логрегрессия, random forest, gradient boosting) на структурированных и неструктурированных данных EHR предсказывают кризисы с AUC 0.68–0.88. Ключевой инсайт: гибридные модели (с NLP для клинических заметок) дают наилучшие результаты (чувствительность 80%, специфичность 76%) для коротких периодов (3–90 дней). Это превосходит традиционные инструменты, но требует внешней валидации для этичности.

3. **Раннее выявление депрессии и тревоги через RWD и SDoH**: XGBoost-модели на данных EHR (демография, диагнозы, лекарства, лаб-тесты) и SDoH (бедность, образование) предсказывают тревогу/депрессию с AUC 0.78–0.81. Открытия: девочки и белые подростки в группе повышенного риска; ключевые предикторы — BMI, давление, нейродевелопментальные расстройства и процедуры (вакцины, imaging). SDoH имеют ограниченное влияние, но индивидуальные данные могут улучшить модели для timely вмешательств.

4. **Кросс-культурное предсказание исходов на основе преадолесцентных факторов**: ML-модели анализировали 79 переменных (в 10 лет) для предсказания проблем в 13 и 17 лет (в 9 странах). Точность классификации 60–78%. Главный инсайт: топ-предикторы — экстернализующие/интернализующие поведения, семейный контекст и воспитание; это сочетает теорию и данные, предсказывая проблемы у ~7 из 10 подростков за 3–7 лет.

5. **Модифицируемые факторы риска во время стрессов (как COVID-19)**: ML на данных о сне, семье и опросах выявил, что социальные связи, здоровый сон и физическая активность снижают риск депрессии/тревоги. Девочки и подростки с предсуществующими проблемами уязвимее. Это применимо к другим травмам, помогая фокусироваться на lifestyle-интервенциях.

Эти открытия подчёркивают потенциал ML для персонализированной профилактики, но требуют этических мер (конфиденциальность, bias).

психологично

мужики у кого больше?

мужики у кого больше?

Ви про кредліміт?

Faceless про его использование

Faceless про его использование

А, нє, не розумію нащо такі дорогі гроші використовувати, в грейсі ще зрозуміло, але бачу ви відсотки платите

Faceless про его использование

А, нє, не розумію нащо такі дорогі гроші використовувати, в грейсі ще зрозуміло, але бачу ви відсотки платите

С чего вы решили что скрины мои? В одном из чатов люди начали выкладывать скрины у кого сколько кредитов в монобанке.

9-летняя гимнастка, потерявшая ногу в результате российского обстрела Одесской области, завоевала бронзу на турнире по художественной гимнастике

Александра Паскаль стала призером всеукраинского турнира по художественной гимнастике Rizatdinova Cup 2025, сообщается в социальных сетях спортсменки.

«Мы не смогли полноценно и хорошо подготовиться – много времени провели в бомбоубежище. Но, несмотря ни на что, турнир прошел отлично. Я заняла 3-е место, и для меня это особая победа. Девочки были очень сильными, конкуренция - невероятная, поэтому эта медаль имеет еще большую ценность», — написала девочка.

Александра Паскаль потеряла ногу из-за российских ракетных обстрелов в мае 2022 года. Тогда она была под завалами, после чего две недели пролежала в реанимации с многочисленными травмами. В результате тяжелых ранений ногу ей пришлось ампутировать.

Спустя год после реабилитации девочка приняла участие в соревнованиях по художественной гимнастике с протезом ноги.