Este notebook implementa um framework avançado para análise de intervenções em ansiedade, incorporando algoritmos de descoberta causal, especificamente o FCI (Fast Causal Inference) da biblioteca causallearn. O objetivo principal é identificar relacionamentos causais entre estratégias de intervenção, níveis de ansiedade pré-intervenção e resultados pós-intervenção, fornecendo assim uma compreensão mais profunda da eficácia das intervenções.

Funcionalidades Principais

O notebook implementa um fluxo de trabalho completo que inclui:

1. Carregamento e Validação de Dados: Carrega dados sintéticos de intervenção em ansiedade, validando sua estrutura, conteúdo e tipos de dados, tratando possíveis erros.

2. Pré-processamento de Dados: Realiza codificação one-hot da coluna de grupos e escala características numéricas para análise.

3. Descoberta de Estrutura Causal: Aplica o algoritmo FCI da biblioteca causallearn para inferir o grafo causal, gerando visualizações das relações causais.

4. Análise de Valores SHAP: Quantifica a importância das características na previsão da ansiedade pós-intervenção, fornecendo insights sobre os fatores mais influentes.

5. Visualização de Dados: Gera diversos gráficos para análise:

   • Gráficos KDE para distribuições de ansiedade
   • Gráficos de violino para comparação entre grupos
   • Gráficos de coordenadas paralelas para visualizar mudanças pré/pós-intervenção
   • Hipergrafos para representar padrões de ansiedade entre participantes

6. Resumo Estatístico: Realiza análise bootstrap e gera estatísticas resumidas para quantificar a eficácia da intervenção.

7. Relatório de Insights com LLMs: Sintetiza as descobertas usando diferentes modelos (Grok, Claude e Grok-Enhanced) para explicabilidade, simulando chamadas de API para esses modelos.

Requisitos

O notebook requer as seguintes bibliotecas:

• causal-learn
• shap
• pandas
• matplotlib
• seaborn
• networkx
• plotly
• numpy
• scipy

Estrutura do Código

O código está organizado em funções modulares para facilitar a manutenção e extensibilidade:

• Funções de Utilidade: Criação de diretórios, carregamento e validação de dados
• Funções de Análise Causal: Implementação do algoritmo FCI para descoberta causal
• Funções de Análise de Valores SHAP: Cálculo de importância de características
• Funções de Visualização: Criação de diferentes tipos de gráficos
• Funções de Análise Estatística: Bootstrap e geração de resumos estatísticos
• Funções de Geração de Insights: Simulação de análise com LLMs

Conjunto de Dados

O notebook utiliza um conjunto de dados sintético de pequena escala incorporado diretamente no código, contendo:

• IDs de participantes
• Grupos de intervenção (Grupo A, Grupo B, Controle)
• Níveis de ansiedade pré-intervenção
• Níveis de ansiedade pós-intervenção

Uso

O notebook foi projetado para funcionar tanto em ambientes Google Colab quanto localmente, com tratamento adequado para cada ambiente. As constantes principais são definidas no início do código, permitindo customização fácil dos parâmetros de análise.

Aspectos de Segurança

• O código inclui avisos sobre o uso de chaves de API simuladas
• Supressão de avisos está incluída, mas com comentários sobre os cuidados necessários

Saídas

O notebook gera diversos arquivos de saída em um diretório designado:

• Imagem do grafo causal (PNG)
• Gráfico de resumo SHAP (PNG)
• Visualizações KDE, de violino, de coordenadas paralelas e hipergrafos (PNG)
• Arquivo de texto de resumo estatístico
• Relatório de insights combinando análises de diferentes modelos de LLM

Contribuições Técnicas Notáveis

1. Integração de descoberta causal com análise de intervenção em ansiedade
2. Uso de algoritmo FCI para inferência de estrutura causal sob a presença de variáveis latentes
3. Quantificação de importância de características via SHAP para interpretabilidade
4. Tratamento robusto de erros em todas as etapas do pipeline
5. Sistema de síntese multi-modelo para explicabilidade aprimorada

Extensões Potenciais

Este notebook pode ser estendido para:

• Incorporar conjuntos de dados maiores e mais complexos
• Implementar algoritmos adicionais de descoberta causal
• Integrar mecanismos de explicabilidade mais avançados
• Adicionar métodos de visualização interativa
• Incluir métricas adicionais de eficácia de intervenção

Autor

Hélio Craveiro Pessoa Júnior