مقایسه ی شبکه ی عصبی مصنوعی با رگرسیون لجستیک در پیش بینی اختلالات روانی بعد از تروما در بیماران دچار آسیب مغزی خفیف

هرچند آسیب مغزی شدید می­تواند افراد را مستعد ابتلا به اختلال روانی کند، در مورد آسیب تروماتیک مغزی خفیف هنوز جای بحث و بررسی وجود دارد. هدف این پژوهش مقایسه ی قدرت شبکه عصبی مصنوعی در پیش­بینی بروز اختلال روانی بعد از تروما در بیماران دچار آسیب مغزی خفیف با رگرسیون لجستیک بود. برای این منظور در یک مطالعه کوهورت آینده نگر، 100 نفر بیمار ترومایی ارجاع شده به مرکز ترومای بیمارستان شهید بهشتی کاشان طی مدت 6 ماه بررسی و با 100 نفر از افراد سالم مقایسه شدند. برای مدل سازی، داده ها به طور تصادفی به دو گروه آموزشی (100 نفر) و آزمایشی (100 نفر) تقسیم شد و برای تخمین قدرت پیش­بینی اختلال روانی از منحنی راک و صحت کلاسبندی استفاده شد. نتایج نشان داد، بین دو گروه بیماران تروماتیک خفیف و افراد سالم از نظر اختلالات روانی تفاوت معنی­داری وجود دارد و مدلهای شبکه ی عصبی مصنوعی نسبت به مدلهای رگرسیون لجستیک کارایی بهتری نشان می دهند. این پژوهش نشان داد که برای پیش بینی اختلال روانی بایستی شاخص های تشخیص این فاکتور در ابتدای کار از بیماران ترومای مغزی خفیف سنجیده گردیده و سپس به کمک مدل شبکه ی عصبی مصنوعی، به پیش­بینی این فاکتور پرداخته شود. لزوم استفاده از این فناوری در موارد غربالگری جمعیتی نتایج مفیدی را در درمان بیماران ترومایی و جلوگیری از بروز مشکلات احتمالی برای اینگونه بیماران دارد.