Este notebook implementa uma análise robusta de intervenções para ansiedade, incorporando técnicas de análise de sensibilidade para avaliar a confiabilidade dos resultados. O framework utiliza uma abordagem de Mistura de Especialistas (MoE) para quantificar a importância das características e determinar relacionamentos causais, tudo isso submetido à análise de sensibilidade para verificar a robustez das conclusões.

Características Principais

• Análise de Sensibilidade: Avalia a robustez dos achados frente a variações nos dados e parâmetros do modelo
• Explicabilidade via SHAP: Quantifica a importância das características no modelo
• Visualizações Avançadas: KDE, Violin plots, Coordenadas Paralelas e Hipergrafos
• Bootstrap Estatístico: Análise via reamostragem para avaliar a confiabilidade das métricas
• Integração com LLMs: Utiliza Grok, Claude-3.7-Sonnet e Grok-Enhanced para sintetizar insights

Fluxo de Trabalho

1. Carregamento e Validação de Dados: Carrega dados sintéticos de intervenção em ansiedade, valida estrutura, conteúdo e tipos de dados, tratando erros de maneira elegante.

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

3. Análise de Valores SHAP: Quantifica a importância das características usando TreeExplainer.

4. Visualização de Dados: Gera visualizações complementares:

   • Gráficos de densidade KDE
   • Violin plots para comparação entre grupos
   • Gráficos de coordenadas paralelas para análise de trajetórias
   • Hipergrafos para visualizar padrões de relacionamento

5. Resumo Estatístico: Realiza análise de bootstrap e gera estatísticas descritivas.

6. Análise de Sensibilidade: Executa diversas análises de sensibilidade:

   • Perturbação de dados com diferentes níveis de ruído
   • Variação de parâmetros do modelo
   • Análise de subgrupos
   • Remoção de características para avaliar impacto

7. Relatório de Insights via LLMs: Sintetiza os achados usando três modelos diferentes, enfatizando a análise de sensibilidade e a robustez das conclusões.

Requisitos Técnicos

O notebook requer as seguintes bibliotecas Python:

• pandas, matplotlib, seaborn, networkx
• shap, scikit-learn, numpy
• plotly, scipy

Estrutura de Dados

O conjunto de dados deve conter as seguintes colunas:

• participant_id: Identificador único para cada participante
• group: Categorização dos participantes (Group A, Group B, Control)
• anxiety_pre: Nível de ansiedade pré-intervenção (escala 0-10)
• anxiety_post: Nível de ansiedade pós-intervenção (escala 0-10)

Constantes Configuráveis

O notebook inclui diversas constantes para ajuste da análise:

• OUTPUT_PATH: Diretório para os artefatos gerados
• BOOTSTRAP_RESAMPLES: Número de reamostragens para análise bootstrap (padrão: 500)
• LINE_WIDTH: Largura de linha para visualizações (padrão: 2.5)

Funções Principais

• validate_dataframe(): Verifica a integridade e consistência dos dados
• calculate_shap_values(): Computa e visualiza valores SHAP para explicabilidade
• perform_sensitivity_analysis(): Executa análises de sensibilidade para verificar robustez
• create_kde_plot(), create_violin_plot(), etc.: Funções de visualização especializadas
• perform_bootstrap(): Calcula intervalos de confiança via bootstrap
• generate_insights_report(): Integra análises de LLMs para interpretação dos resultados

Análise de Sensibilidade

A análise de sensibilidade incorpora:

1. Perturbação de Dados: Adição de ruído aleatório para simular variações nos dados
2. Variação de Parâmetros: Testes com diferentes configurações do modelo
3. Análise de Subgrupos: Cálculo de métricas específicas para cada grupo de intervenção
4. Variabilidade de Features: Teste de remoção de características para avaliar impacto
5. Reamostragem: Análise estatística via bootstrap para verificar a estabilidade das métricas

Segurança

O código inclui placeholders para chaves de API (GROK_API_KEY, CLAUDE_API_KEY) que devem ser gerenciadas com segurança. O código destaca a importância de não compartilhar estas chaves diretamente no código.

Saídas

O notebook gera diversos artefatos no diretório de saída:

• Gráfico de resumo SHAP (shap_summary.png)
• Visualizações KDE, Violin, Coordenadas Paralelas e Hipergrafos
• Arquivo de resumo estatístico (summary.txt)
• Relatório de insights combinando análises dos LLMs (insights.txt)

Execução

O notebook verifica automaticamente se está sendo executado no ambiente Google Colab e ajusta os caminhos conforme necessário. A execução principal ocorre através da função if __name__ == "__main__": que orquestra todo o fluxo de trabalho.

Autor

Hélio Craveiro Pessoa Júnior