Индексировано в
  • RefSeek
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО АЗ
  • OCLC- WorldCat
  • Интернет-каталог SWB
  • Паблоны
  • Международный комитет редакторов медицинских журналов (ICMJE)
  • Женевский фонд медицинского образования и исследований
Поделиться этой страницей

Абстрактный

На пути к более глубокому пониманию респондентов в отношении личности и клинических самоотчетов с помощью искусственного интеллекта

Маркантонио Гальярди*, Джан Лука Марсиалис

В то время как психология личности и клиническая психология начали использовать искусственный интеллект (ИИ) для улучшения своего развития, классические методы факторного анализа остаются стандартом для развития самоотчетов. В нашей работе, опираясь на опросник привязанности и ухода (ACQ), мы предлагаем другой подход к анализу данных самоотчетов, который может значительно помочь в оценке личности, влияя на клиническую практику. Мы можем глубже понять респондентов и точнее описать их личность, если полагаемся на гибкую интерпретацию их ответов на основе контекстной информации об их истории и настоящей жизни. Несмотря на то, что эксперты-оценщики способны выполнять эту задачу, ИИ может играть решающую роль в стандартизации и автоматизации процедуры, достигая как человеческой точности, так и статистической согласованности. Могут быть приняты различные подходы к реализации, и мы планируем начать тестирование, как только будет доступно достаточно заполненных опросников ACQ. Затем большие данные могут быть использованы для оптимизации интерпретации пунктов и повышения производительности.

Отказ от ответственности: Этот реферат был переведен с помощью инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел проверку или верификацию