Este notebook apresenta uma análise avançada de intervenções para ansiedade, utilizando algoritmos de descoberta causal, especificamente o algoritmo FCI (Fast Causal Inference) da biblioteca causallearn. O objetivo principal é identificar relações causais entre estratégias de intervenção, níveis de ansiedade pré-intervenção e resultados pós-intervenção, proporcionando uma compreensão mais profunda sobre a eficácia das intervenções.

Fluxo de Trabalho

1. Carregamento e Validação de Dados: Carrega dados sintéticos de intervenções de ansiedade, validando sua estrutura, conteúdo e tipos de dados. Trata erros potenciais de forma elegante.

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

3. Descoberta de Estrutura Causal: Aplica o algoritmo FCI da biblioteca causallearn para inferir o grafo causal, gerenciando erros potenciais e fornecendo saída informativa.

4. Análise de Valores SHAP: Quantifica a importância das características na previsão da ansiedade pós-intervenção.

5. Visualização de Dados: Gera gráficos KDE, Violin, Coordenadas Paralelas e Hipergrafos.

6. Resumo Estatístico: Executa análise bootstrap e gera estatísticas resumidas.

7. Relatório de Insights via LLM: Sintetiza descobertas usando Grok, Claude e Grok-Enhanced para explicabilidade, gerenciando potenciais erros de API de LLM (simulados no notebook).

Requisitos

O notebook requer as seguintes bibliotecas:

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

Estrutura de Funções

• create_output_directory: Cria diretório de saída para armazenar resultados
• load_data_from_synthetic_string: Carrega dados de uma string CSV
• validate_dataframe: Verifica a validade do DataFrame quanto a colunas, tipos de dados e valores
• analyze_text_with_llm: Função placeholder para análise LLM (simulada nesta versão)
• scale_data: Escalona dados usando MinMaxScaler
• discover_causal_structure: Descobre estrutura causal usando algoritmo FCI
• calculate_shap_values: Calcula e visualiza valores SHAP
• create_kde_plot: Cria gráfico de estimativa de densidade kernel
• create_violin_plot: Cria gráfico de violino
• create_parallel_coordinates_plot: Cria gráfico de coordenadas paralelas
• visualize_hypergraph: Visualiza hipergrafo das relações
• perform_bootstrap: Realiza análise bootstrap
• save_summary: Salva estatísticas resumidas
• generate_insights_report: Gera relatório combinando insights de diferentes LLMs

Dados

O notebook utiliza um conjunto de dados sintético embutido no código, representando participantes em diferentes grupos de intervenção (Grupo A, Grupo B e Controle) com medidas de ansiedade pré e pós-intervenção.

Saídas

As saídas são salvas no diretório especificado e incluem:

• Gráfico causal em formato PNG
• Gráficos SHAP, KDE, violino, coordenadas paralelas e hipergrafo
• Estatísticas resumidas em formato texto
• Relatório de insights combinando análises de diferentes LLMs

Uso do Algoritmo FCI

O notebook utiliza o algoritmo FCI para descoberta causal, que é especialmente útil quando existem variáveis latentes não observadas. A implementação requer codificação adequada de variáveis categóricas antes da descoberta causal.

Simulação de LLMs

Para fins de demonstração, o notebook simula chamadas de API a modelos LLM (Grok, Claude e Grok-Enhanced) para gerar insights e interpretações dos resultados. Em um ambiente de produção, essas chamadas seriam substituídas por integrações reais com as respectivas APIs.

Visualizações Aprimoradas

O notebook utiliza uma paleta de cores neon para tornar as visualizações mais distintas e claras, com ênfase no contraste em fundos escuros para melhor legibilidade.

Considerações de Segurança

As chaves de API são representadas como placeholders e deveriam ser gerenciadas de forma segura em um ambiente de produção, preferencialmente através de variáveis de ambiente ou serviços de gestão de segredos.

Autor

Hélio Craveiro Pessoa Júnior