2 статей
Исследование посвящено использованию модели BioBERT для автоматической маркировки поведенческих признаков аутизма согласно критериям DSM-5. Установлено, что описания от родителей (lay narratives) обладают высокой диагностической ценностью, сопоставимой с клиническими записями, и могут быть интегрированы в рабочий процесс для ускорения диагностики.
Исследование посвящено применению моделей машинного обучения для анализа эмоционального состояния пациентов на онлайн-форумах поддержки онкологических больных. Авторы провели бенчмарк классических, рекуррентных и трансформерных моделей для четырёхклассовой ординальной классификации тональности, используя датасет Mental Health Insights—Vulnerable Cancer Patients объёмом 10 392 записи. Модели оценивались по взвешенному F1-мере, макро AUC one-vs-rest и класс-специфичным метрикам на разбиении 60/20/20. Наилучшие результаты показала модель ALBERT с взвешенным F1 0,7667 и макро AUC 0,931, BioBERT продемонстрировал близкие показатели (F1 0,7613, AUC 0,917) с несколько более высокой полнотой для класса «очень негативный» (0,8019 против 0,7736). Анализ ошибок выявил, что ошибки трансформеров концентрируются вокруг ординальных границ решений, а остаточные ошибки положительного класса имеют операционную важность для рабочих процессов поддержки. Исследование поддерживает использование тонкой настройки трансформеров как компонента систем поддержки решений для мониторинга уязвимых пациентов, подчёркивая необходимость калибровки, прозрачного анализа ошибок и человеческого надзора вместо автономной клинической оценки.
