Un ansamblu de modele bazate pe mașini cu vectori de suport și procese gaussiene, care ține cont de incertitudine, pentru predicția riscului de sănătate mintală la femeile însărcinate, utilizând factori de risc psihosociali și clinici
Studiul dezvoltă un model de învățare automată de tip ansamblu, care ține cont de incertitudine, combinând algoritmi SVM și de proces gaussian pentru a prezice riscul de depresie postpartum pe baza factorilor clinici și psihosociali din seturi de date provenite din mai multe țări. Modelul Random Forest a atins cea mai mare precizie (97,75%), în timp ce modelul hibrid propus a demonstrat o calibrare superioară a incertitudinii în ceea ce privește fiabilitatea clinică.