НЕЙРОСЕТЕВОЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ТРЕВОЖНЫХ СОСТОЯНИЙ: ПОСТХОК-ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА В ПСИХОЛОГИЧЕСКОМ МОНИТОРИНГЕ

Аннотация

В настоящем развернутом научном исследовании подробно рассматриваются теоретические, методологические и практические аспекти применения комплексных алгоритмов глубокого обучения для задач непрерывного отслеживания, количественной оценки и прогнозирования динамики тревожных состояний человека. Основной акцент работы сделан на преодолении фундаментального методологического барьера современной прикладной психофизиологии, связанного с низкой прозрачностью («черным ящиком») сложных нейросетевых архитектур. Авторами представлена и детально описана специализированная система мониторинга эмоционального фона, применяющая алгоритмы локальной объяснимости (Explainable AI) для трансформации абстрактных математических векторов признаков в содержательно понятные психологу-практику показатели психологического и физиологического дискомфорта. В работе подробно разобран технологический процесс декомпозиции комплексного показателя тревоги на отдельные патогенетические составляющие: когнитивные, вегетативные, эмоциональные и поведенческие. На основе представительной серии эмпирических испытаний и сравнительного анализа доказана высокая эффективная точность предложенной системы при проведении первичной скрининговой оценки, предиктивном обнаружении субклинических форм дезадаптации и определении ключевых мишеней для адресного психокоррекционного воздействия.