Este notebook apresenta uma abordagem aprimorada para analisar a eficácia de intervenções relacionadas à ansiedade utilizando algoritmos de descoberta causal. O foco principal é a integração do algoritmo FCI (Fast Causal Inference) da biblioteca causallearn para identificar relações causais potenciais entre estratégias de intervenção, níveis de ansiedade pré-intervenção e resultados pós-intervenção.

Visão Geral

O notebook adapta o framework MoE (Mixture of Experts) para incorporar descoberta causal, proporcionando uma compreensão mais profunda da eficácia de intervenções. Esta abordagem vai além das análises estatísticas tradicionais ao tentar estabelecer relações de causa e efeito entre variáveis.

Fluxo de Trabalho

1. Carregamento e Validação de Dados

   • Carregamento de dados sintéticos de intervenção de ansiedade
   • Validação de estrutura, conteúdo e tipos de dados
   • Tratamento de erros potenciais de forma elegante

2. Pré-processamento de Dados

   • Codificação one-hot da coluna de grupo
   • Escalonamento de características numéricas

3. Descoberta de Estrutura Causal

   • Aplicação do algoritmo FCI da biblioteca causallearn para inferir o grafo causal
   • Tratamento de erros potenciais e fornecimento de saída informativa

4. Análise de Valores SHAP

   • Quantificação da importância das características na previsão da ansiedade pós-intervenção
   • Visualização das contribuições de cada variável

5. Visualização de Dados

   • Geração de gráficos KDE (Kernel Density Estimation)
   • Gráficos de violino para distribuição por grupo
   • Coordenadas paralelas para comparação pré/pós
   • Visualização de hipergrafos para padrões de relacionamento

6. Resumo Estatístico

   • Análise bootstrap para intervalos de confiança
   • Geração de estatísticas resumidas

7. Relatório de Insights com LLM

   • Síntese de descobertas usando Grok, Claude e Grok-Enhanced para explicabilidade
   • Tratamento de erros potenciais de API LLM (simulados no notebook)

Características Técnicas

Bibliotecas Principais

• causallearn: Implementação do algoritmo FCI para descoberta causal
• shap: Análise de valores SHAP para explicabilidade de modelos
• plotly e seaborn: Visualizações avançadas
• networkx: Visualização de grafos e hipergrafos
• sklearn: Pré-processamento de dados e modelos de aprendizado de máquina

Análise Causal

O notebook utiliza o algoritmo FCI (Fast Causal Inference), que é um método de descoberta causal capaz de lidar com variáveis latentes e relações cíclicas. Diferentemente de outros algoritmos como PC ou GES, o FCI não assume que todas as variáveis relevantes estão observadas, tornando-o mais adequado para cenários do mundo real onde confundidores não observados podem existir.

Explicabilidade

A análise SHAP (SHapley Additive exPlanations) é utilizada para quantificar a importância das características e fornecer insights sobre como cada variável contribui para a previsão da ansiedade pós-intervenção.

Integração com LLMs

O notebook simula a integração com modelos de linguagem (Grok, Claude e Grok-Enhanced) para gerar relatórios explicativos sobre os resultados da análise, embora as chamadas API reais estejam comentadas por razões de segurança.

Requisitos de Instalação

!pip install causal-learn shap transformers plotly

Estrutura do Código

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

• Funções de manipulação de dados (load_data_from_synthetic_string, validate_dataframe, scale_data)
• Funções de análise causal (discover_causal_structure)
• Funções de explicabilidade (calculate_shap_values)
• Funções de visualização (create_kde_plot, create_violin_plot, create_parallel_coordinates_plot, visualize_hypergraph)
• Funções de análise estatística (perform_bootstrap, save_summary)
• Funções de integração com LLM (analyze_text_with_llm, generate_insights_report)

Segurança e Boas Práticas

• Tratamento adequado de erros em todas as funções
• Separação de constantes no início do código
• Placeholders para chaves de API (com avisos de segurança)
• Verificação do ambiente de execução (Google Colab vs. ambiente local)

Limitações e Considerações

• O notebook utiliza um conjunto de dados sintético pequeno para demonstração
• As chamadas de API LLM são simuladas e precisariam ser substituídas por integrações reais
• Algumas visualizações podem requerer ajustes para conjuntos de dados maiores

Uso e Adaptação

Este notebook pode ser adaptado para analisar diferentes tipos de intervenções, não apenas relacionadas à ansiedade. A estrutura modular facilita a substituição dos dados e a adaptação das visualizações e análises para outros contextos.

Autor

Hélio Craveiro Pessoa Júnior