نموذج مبتكر لتوقع مخاطر الصحة النفسية: ثورة في رعاية العاملات في الجنس

في ظل التحديات المتزايدة التي تواجه العاملات في الجنس (Female Sex Workers - FSWs) من اضطرابات نفسية مثل الاكتئاب، يأتي هذا البحث ليلقي الضوء على أهمية تطوير حلول مبتكرة لمساعدتهن. فالعوامل مثل التعرض للعنف، والوصمة، والظروف الاقتصادية الصعبة، تزيد من المخاطر النفسية التي تواجههن.

اعتمدت الدراسة على نموذج هجيني يجمع بين استراتيجيات اختيار الميزات (Feature Selection) باستخدام ANOVA والمعلومات المتبادلة، بالإضافة إلى خوارزمية تحسين هاريس هوكس (Harris Hawks Optimization) لضبط نموذج الانحدار اللوجستي. يمثل هذا الاستخدام الجديد للذكاء الجماعي (Swarm Intelligence) خطوة هامة في القدرة على توقع الصحة النفسية لمجموعة ضعيفة مثل العاملات في الجنس.

عند تطبيق هذا النموذج على مجموعة من 3005 عاملة جنسية، أثبت فعاليته بشكل ملحوظ حيث حقق دقة تجاوزت 95.78%، ودرجة F1 تصل إلى 95.77%، ومنحنى المساحة تحت المنحنى (AUC) وصل إلى 0.96. من بين النتائج الرئيسية، تم تحديد الإجهاد ما بعد الصدمة، والعنف المرتبط بالعملاء، والعوامل المهنية باعتبارها المساهمين الرئيسيين في الاكتئاب.

يمثل هذا العمل جسرًا بين الأساليب التقليدية وتقنيات التعلم الآلي (Machine Learning - ML)، مما يتيح تطوير أداة ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير (Explainable AI - XAI). الهدف من ذلك هو تمكين الفئات الضعيفة من الحصول على المساعدة المبكرة والرعاية النفسية المستندة إلى الأدلة، بالإضافة إلى تخطيط صحي أكثر فعالية.