Integration von KI-gestützter prädiktiver Analyse mit naturheilkundlichen und yogabasierten Interventionen in ein datengestütztes Präventionsmodell zur Verbesserung der psychischen Gesundheit von Müttern und der Schwangerschaftsergebnisse

Zusammenfassung Die psychische Gesundheit während der Schwangerschaft ist ein entscheidendes Forschungsfeld aufgrund ihrer tiefgreifenden Auswirkungen auf das Wohlbefinden von Mutter und Kind. Dieses Papier schlägt einen umfassenden Ansatz zur Vorhersage und Überwachung psychologischer Gesundheitsrisiken bei schwangeren Frauen unter Verwendung fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens vor. Die Studie verwendet eine systematische Methodik zur Datenerhebung, -vorverarbeitung, Merkmalsauswahl und Modellimplementierung. Die Datenerhebung wurde im Majidia-Krankenhaus durchgeführt und umfasste eine vielfältige Stichprobe von 70.000 schwangeren Frauen, die über vorgeburtliche Kliniken, Online-Gesundheitsplattformen, Gemeinschaftsprogramme und telefonische Umfragen mit strukturierten Fragebögen rekrutiert wurden. Die Teilnehmer wurden über alle Schwangerschaftstrimester hinweg ausgewählt, um eine repräsentative demografische Gruppe sicherzustellen, die Variationen in Alter, Bildungsstand, beruflichem Status und Parität erfasst. Ein diverses Set von Modellen des maschinellen Lernens, einschließlich Random Forest, Entscheidungsbaum, Support Vector Machine (SVM), logistische Regression, Gaussian Naive Bayes und Multilayer Perceptron (MLP), wurde zusammen mit Ensemble-Methoden bewertet, um robuste und zuverlässige Vorhersagen zu erzielen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das Random Forest-Modell konstant andere Klassifikatoren mit einer Genauigkeit von 97,82% ± 0,03%, Präzision von 97,82% ± 0,03%, Rückruf von 100,00% ± 0,00% und einem F1-Score von 96,81% ± 0,02% übertrifft. SVM- und Entscheidungsbaum-Klassifizierer zeigten ebenfalls eine starke Leistung, mit Genauigkeitspunkten von 93,79% ± 0,01% bzw. 91,82% ± 0,03%. Darüber hinaus verbesserten Ensemble-Methoden die prädiktive Leistung und zeigten ihre Fähigkeit, Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score auszubalancieren. Bei Regressionsaufgaben erreichte der Random Forest Regressor nahezu perfekte Vorhersagen mit einem mittleren quadratischen Fehler (MSE) von 4,5767 × 10 −8 und einem R²-Wert von 1,000, was seine überlegenen prädiktiven Fähigkeiten unterstreicht. Darüber hinaus wurde eine benutzerdefinierte Verlustfunktion eingeführt, die Cross-Entropy-Loss und eine F1-Score-Strafe integriert, um das Klassenungleichgewicht zu adressieren und die Modellleistung zu verbessern. Der Trainingsprozess, der über 10 Epochen durchgeführt wurde, zeigte einen konstanten Rückgang des Verlusts, wobei der niedrigste aufgezeichnete Verlust in Epoche 8 (2,4382) lag, was effektives Lernen und Parameteranpassung widerspiegelt. Diese Studie sieht die Entwicklung eines intelligenten, webbasierten Tools vor, das darauf abzielt, die psychologische Gesundheitsbewertung und -unterstützung für schwangere Frauen zu revolutionieren. Dieses Tool wird nicht nur eine frühzeitige Diagnose und Intervention bieten, sondern auch personalisierte Yoga-Praktiken und natürliche Heilmittel empfehlen, um die psychische Gesundheit von Müttern und das allgemeine Wohlbefinden zu verbessern. Diese Ergebnisse heben das Potenzial KI-gestützter Innovationen zur Verbesserung der häuslichen Versorgung durch ganzheitliche und zugängliche technologische Lösungen hervor.