Naukowcy z obszaru sztucznej inteligencji opracowali zaawansowany model predykcyjny do wykrywania ryzyka zagrożeń zdrowia psychicznego, szczególnie depresji, u pracownic seksualnych. Model łączy zespołową selekcję cech opartą na ANOVA i informacji wzajemnej z regresją logistyczną optymalizowaną algorytmem Harris Hawks, co stanowi nowatorskie zastosowanie sztucznej inteligencji opartej na inteligencji roju do predykcji zdrowia psychicznego w podatnych grupach społecznych.
W badaniu na grupie 3005 pracownic seksualnych model wykazał znacznie lepsze wyniki niż tradycyjne klasyfikatory, osiągając dokładność 95,78%, wynik F1 na poziomie 95,77% i AUC 0,96. Metody XAI pozwoliły na identyfikację kluczowych czynników ryzyka: zespołu stresu pourazowego, przemocy ze strony klientów oraz czynników zawodowych jako głównych przyczyn depresji w tej grupie. Badanie wykazało też znaczący wpływ ekspozycji na przemoc, stygmatyzację i trudności ekonomiczne na ryzyko psychologiczne.
To podejście ma potencjał do revolutionizacji opieki zdrowotnej dla marginalizowanych grup społecznych poprzez umożliwienie wczesnej interwencji opartej na danych, ukierunkowanej psychospołecznej opieki i lepszego planowania zdrowotnego. Praca mostkuje przepaść między konwencjonalnymi metodami a podejściami ML, tworząc narzędzie XAI zdolne do faktycznego wsparcia kobiet w najwrażliwszych sytuacjach.