# आघात की ज्यामिति: विरल ऑटोएनकोडरों से अव्यक्त PTSD लक्षण प्रोफाइलों का मानचित्रण

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यह पृष्ठ 26वीं विश्व मनोरोग कांग्रेस में प्रस्तुत अध्ययन का कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से तैयार किया गया तुर्की सारांश है। अध्ययन का स्वामित्व इसे प्रस्तुत करने वाले लेखकों के पास है; उद्धरण के लिए मूल स्रोत देखें।

EV0310

ई-पोस्टरडिजिटल मनोचिकित्सा और कृत्रिम बुद्धिमत्ताअनुप्रस्थ मॉडलिंग अध्ययन

# आघात की ज्यामिति: विरल ऑटोएनकोडरों से अव्यक्त PTSD लक्षण प्रोफाइलों का मानचित्रण

THE GEOMETRY OF TRAUMA: MAPPING LATENT PTSD SYMPTOM PROFILES VIA SPARSE AUTOENCODERS

प्रस्तुतकर्ता: David Piterman

देश: Israel

संस्थान: NATAL - Israel Trauma and Resiliency Center

विरल ऑटोएनकोडर से सीखे गए छह-आयामी लक्षण मानचित्र ने समान कुल PCL-5 स्कोर वाले रोगियों को रैखिक विधियों की तुलना में अधिक सुसंगत ढंग से समूहीकृत किया और उनकी प्रोफाइलों का बेहतर पुनर्निर्माण किया।

उद्देश्य यह जाँचना था कि क्या उन्हीं 20 PCL-5 मदों से सीखा गया लक्षण मानचित्र रैखिक विधियों की तुलना में रोगियों की प्रोफाइलों का अधिक सटीक पुनर्निर्माण करता है और समान कुल स्कोर वाले रोगियों को एक ही सुसंगत क्षेत्र में रखता है। इसका आधार यह था कि आघातोत्तर तनाव विकार (PTSD) की गंभीरता एक कुल PCL-5 स्कोर के रूप में बताई जाती है, जबकि यह स्कोर 20 अलग-अलग लक्षणों का योग होता है और 37 अंक पाने वाले दो रोगियों की नैदानिक प्रस्तुतियाँ एक-दूसरे से बिल्कुल भिन्न हो सकती हैं। नमूने में 3,311 PCL-5 आकलन शामिल थे; डेटा को 80/20 के अनुपात में विभाजित किया गया (परीक्षण n = 663, 76 स्कोर समूह)। विरल ऑटोएनकोडर (sparse autoencoder, 20 आयामों से 6 आयामों में और फिर वापस 20 आयामों में), प्रधान घटक विश्लेषण (PCA) और कारक विश्लेषण की तुलना की गई; परिणाम मापदंड पुनर्निर्माण त्रुटि, व्याख्यायित प्रसरण और समान कुल स्कोर वाले रोगियों के बीच की औसत दूरी, अर्थात स्कोर-अंतर्गत फैलाव (within score dispersion, WSD), थे। मानकीकृत मानचित्रों, 1,000 बूटस्ट्रैप पुनर्नमूनाकरणों और 5 यादृच्छिक प्रारंभों से परिणामों की जाँच की गई; छह आयाम स्थापित PTSD लक्षण-समूह मॉडलों के अनुरूप होने के लिए चुने गए। विरल ऑटोएनकोडर ने सबसे अच्छा प्रदर्शन किया (MSE 0.264, व्याख्यायित प्रसरण 73.6%, WSD 2.48); PCA के लिए ये मान 0.286, 72.1% और 2.65 थे, जबकि कारक विश्लेषण के लिए 0.338, 66.2% और 2.61 थे। एक उदाहरण के रूप में, z5 उत्तेजना आयाम में एकाग्रता में कठिनाई का लोडिंग +0.28 और अतिसतर्कता का +0.23 था, जबकि चौंकने की प्रतिक्रिया का -0.21, चिड़चिड़ापन और क्रोध का -0.21 तथा लापरवाह व्यवहार का -0.38 था; यह PCL-5 के E लक्षण-समूह के भीतर आंतरिक और बाह्य दिशा में व्यक्त होने वाली उत्तेजना को अलग करता है। लेखकों का सुझाव है कि रोगियों को कुल स्कोर के साथ-साथ लक्षण-समष्टि में उनकी स्थिति से भी परिभाषित किया जाए, अनुवर्ती आकलन में परिवर्तन को इस स्थिर समष्टि में स्थानांतरण के रूप में समझा जा सकता है, और उत्तेजना आयाम तनावपूर्ण, अतिसतर्क प्रस्तुति को क्रोधपूर्ण, आवेगशील प्रस्तुति से अलग करके उपयुक्त उपचार के चयन में योगदान दे सकता है। सीमाओं में अनुप्रस्थ अध्ययन डिज़ाइन, प्रभाव का सीमित होना और नैदानिक परिणामों के संदर्भ में अभी तक सत्यापन न होना, IRT या द्विकारक मॉडलों से तुलना न किया जाना तथा मध्यम स्तर की स्थिरता (r = 0.59) शामिल हैं।

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इस अध्ययन को कैसे उद्धृत करें?

APA 7: Piterman, D., Geller, A., & Reuveni, Y. (2026, September 23-26). The geometry of trauma: mapping latent ptsd symptom profiles via sparse autoencoders [E-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1077

Vancouver: Piterman D, Geller A, Reuveni Y. The geometry of trauma: mapping latent ptsd symptom profiles via sparse autoencoders [e-poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1077

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