Este notebook implementa uma estrutura avançada para análise de intervenções em ansiedade, com foco na descoberta de subgrupos específicos que apresentam respostas particularmente fortes ou fracas à intervenção. Esta abordagem permite uma análise mais direcionada da eficácia das intervenções e fornece insights personalizados.

Visão Geral

O notebook aprimora a estrutura de Mistura de Especialistas (MoE) para incorporar técnicas de descoberta de subgrupos, identificando padrões distintos de resposta entre os participantes de um estudo de intervenção em ansiedade.

Fluxo de Trabalho

1. Carregamento e Validação de Dados: Carrega dados sintéticos de intervenção em ansiedade, valida sua estrutura, conteúdo e tipos de dados, tratando possíveis erros de forma adequada.

2. Pré-processamento de Dados: Realiza codificação one-hot da coluna de grupo e escala características numéricas para normalização.

3. Descoberta de Subgrupos: Implementa um método flexível de descoberta de subgrupos para identificar conjuntos baseados em respostas à intervenção:

   • Fortes Respondentes (Grupo A): Participantes com níveis de ansiedade pós-intervenção abaixo da média geral de ansiedade pré-intervenção
   • Fracos Respondentes (Grupo B): Participantes com níveis de ansiedade pós-intervenção acima da média geral de ansiedade pré-intervenção
   • Respondentes Típicos: Participantes não classificados nos outros subgrupos

4. Análise de Valores SHAP: Quantifica a importância das características dentro dos subgrupos descobertos, permitindo identificar fatores determinantes para diferentes níveis de resposta.

5. Visualização de Dados: Gera diversos gráficos destacando os subgrupos identificados:

   • Gráficos KDE (Kernel Density Estimation)
   • Gráficos de Violino
   • Gráficos de Coordenadas Paralelas
   • Visualizações de Hipergrafo

6. Resumo Estatístico: Realiza análise bootstrap e gera estatísticas resumidas para os subgrupos, incluindo intervalos de confiança.

7. Relatório de Insights com LLMs: Sintetiza descobertas usando três modelos de linguagem (Grok, Claude e Grok-Enhanced), enfatizando insights específicos para subgrupos, validando saídas dos LLMs e tratando potenciais erros de API.

Bibliotecas Utilizadas

• pandas: Manipulação de dados
• matplotlib e seaborn: Visualizações estatísticas
• networkx: Criação de grafos e hipergrafos
• shap: Análise de importância de características
• scikit-learn: Regressão e pré-processamento
• plotly: Visualizações interativas
• scipy: Análise estatística avançada

Características Principais

• Tratamento Robusto de Erros: Implementação abrangente de logging e tratamento de exceções em todas as funções
• Visualização Avançada: Uso de temas de visualização otimizados com paleta de cores neon sobre fundo escuro para destaque dos subgrupos
• Integração com LLMs: Arquitetura preparada para integração com múltiplos LLMs para análise complementar
• Análise Estatística Rigorosa: Implementação de bootstrapping para estimativas robustas de intervalos de confiança
• Validação e Pré-processamento: Verificação cuidadosa da integridade e formato dos dados antes da análise

Uso

O notebook foi projetado para funcionar em ambiente Google Colab ou localmente, detectando automaticamente o ambiente e ajustando caminhos de saída. Para executar:

1. Instale as dependências necessárias (instalação automática incluída no notebook)
2. Execute todas as células do notebook
3. Os resultados (visualizações e relatórios) serão salvos no diretório de saída configurado

Aplicações

Este framework é especialmente útil para:

• Pesquisadores de saúde mental analisando eficácia de intervenções
• Profissionais clínicos interessados em personalizar tratamentos
• Analistas de dados de saúde buscando padrões ocultos em respostas a tratamentos
• Estudos de eficácia comparativa entre diferentes abordagens terapêuticas

Autor

Hélio Craveiro Pessoa Júnior