БАЙЄСІВСЬКЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ПРИЙНЯТТЯ ДІАГНОСТИЧНИХ РІШЕНЬ КЛІНІЧНИМИ ПСИХОЛОГАМИ В УМОВАХ ОБМЕЖЕНОЇ ІНФОРМАЦІЇ

Анотація

Процес прийняття діагностичних рішень у клінічній психології характеризується високим рівнем невизначеності, зумовленим обмеженістю, неповнотою та неоднорідністю психодіагностичної інформації. У таких умовах особливої значущості набуває застосування формалізованих імовірнісних підходів, здатних забезпечити послідовне уточнення діагностичних оцінок. Метою статті є розроблення та наукове обґрунтування байєсівського підходу до моделювання процесу прийняття діагностичних рішень клінічними психологами, який забезпечує формалізоване уточнення ймовірностей альтернативних діагностичних гіпотез і підвищення обґрунтованості клінічних висновків в умовах обмеженості та неповноти психодіагностичної інформації. У дослідженні застосовано системний і структурно-функціональний аналіз процесу клініко-психологічної діагностики, логіко-ймовірнісне моделювання та метод послідовного байєсівського оновлення діагностичних оцінок. Здійснено прикладне моделювання процесу уточнення діагностичних гіпотез на основі результатів клінічного інтерв’ю та стандартизованих психодіагностичних методик із використанням механізму апостеріорного оцінювання їх імовірності. У результаті дослідження з’ясовано специфіку формування діагностичних рішень в умовах інформаційної невизначеності та встановлено, що процес клінічного висновку має динамічний і ймовірнісний характер. Обґрунтовано можливість застосування байєсівського підходу для формалізації процесу інтеграції психодіагностичних даних. Проведене моделювання продемонструвало, що послідовне врахування результатів психодіагностичних інструментів забезпечує уточнення ймовірності альтернативних діагностичних гіпотез і зниження рівня діагностичної невизначеності. Виявлено, що найбільшу діагностичну інформативність мають стандартизовані психометричні показники, які дозволяють кількісно обґрунтувати діагностичне рішення. У висновках зазначено, що використання байєсівського підходу забезпечує формалізоване оцінювання обґрунтованості діагностичних гіпотез і підвищує точність, об’єктивність та відтворюваність клінічних рішень. Виявлено обмеження застосування підходу, пов’язані з недостатністю емпіричних даних, складністю формалізації клінічних ознак і варіативністю індивідуальних проявів психічних станів. Обґрунтовано доцільність використання байєсівських моделей як інструменту підтримки прийняття діагностичних рішень.