Жилін Михайло ВолодимировичZhylin Mykhailo Volodymyrovych2026-06-302026-06-302026Жилін, М. В. Байєсівське моделювання процесів прийняття діагностичних рішень клінічними психологами в умовах обмеженої інформації [Текст] / М. В. Жилін // Слобожанський науковий вісник. Серія: Психологія : науковий журнал / Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка ; [редкол: С. Б. Кузікова (гол. ред.), А. В. Вертель, А. Н. Гірняк, І. А. Гуляс та ін.]. – Суми : ВД «Гельветика», 2026. – Вип. 1. – С. 39–46. – DOI: https://doi.org/10.32782/psyspu/2026.1.6https://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/18540Процес прийняття діагностичних рішень у клінічній психології характеризується високим рівнем невизначеності, зумовленим обмеженістю, неповнотою та неоднорідністю психодіагностичної інформації. У таких умовах особливої значущості набуває застосування формалізованих імовірнісних підходів, здатних забезпечити послідовне уточнення діагностичних оцінок. Метою статті є розроблення та наукове обґрунтування байєсівського підходу до моделювання процесу прийняття діагностичних рішень клінічними психологами, який забезпечує формалізоване уточнення ймовірностей альтернативних діагностичних гіпотез і підвищення обґрунтованості клінічних висновків в умовах обмеженості та неповноти психодіагностичної інформації. У дослідженні застосовано системний і структурно-функціональний аналіз процесу клініко-психологічної діагностики, логіко-ймовірнісне моделювання та метод послідовного байєсівського оновлення діагностичних оцінок. Здійснено прикладне моделювання процесу уточнення діагностичних гіпотез на основі результатів клінічного інтерв’ю та стандартизованих психодіагностичних методик із використанням механізму апостеріорного оцінювання їх імовірності. У результаті дослідження з’ясовано специфіку формування діагностичних рішень в умовах інформаційної невизначеності та встановлено, що процес клінічного висновку має динамічний і ймовірнісний характер. Обґрунтовано можливість застосування байєсівського підходу для формалізації процесу інтеграції психодіагностичних даних. Проведене моделювання продемонструвало, що послідовне врахування результатів психодіагностичних інструментів забезпечує уточнення ймовірності альтернативних діагностичних гіпотез і зниження рівня діагностичної невизначеності. Виявлено, що найбільшу діагностичну інформативність мають стандартизовані психометричні показники, які дозволяють кількісно обґрунтувати діагностичне рішення. У висновках зазначено, що використання байєсівського підходу забезпечує формалізоване оцінювання обґрунтованості діагностичних гіпотез і підвищує точність, об’єктивність та відтворюваність клінічних рішень. Виявлено обмеження застосування підходу, пов’язані з недостатністю емпіричних даних, складністю формалізації клінічних ознак і варіативністю індивідуальних проявів психічних станів. Обґрунтовано доцільність використання байєсівських моделей як інструменту підтримки прийняття діагностичних рішень.The process of making diagnostic decisions in clinical psychology is characterized by a high level of uncertainty due to the limited, incomplete, and heterogeneous nature of psychodiagnostic information. In such conditions, the use of formalized probabilistic approaches capable of ensuring consistent refinement of diagnostic assessments becomes particularly important. The purpose of the article is to develop and scientifically substantiate a Bayesian approach to modeling the process of diagnostic decision-making by clinical psychologists, which provides formalized refinement of the probabilities of alternative diagnostic hypotheses and increases the validity of clinical conclusions in conditions of limited and incomplete psychodiagnostic information. The study uses a systematic and structural-functional analysis of the process of clinical and psychological diagnosis, logical-probabilistic modeling, and the method of sequential Bayesian updating of diagnostic assessments. Applied modeling of the process of refining diagnostic hypotheses was carried out based on the results of clinical interviews and standardized psychodiagnostic techniques using the mechanism of a posteriori assessment of their probability. As a result of the study, the specifics of the formation of diagnostic decisions in conditions of information uncertainty were clarified, and it was established that the process of clinical conclusion is dynamic and probabilistic in nature. The possibility of applying the Bayesian approach to formalize the process of integrating psychodiagnostic data was substantiated. The modeling demonstrated that consistent consideration of the results of psychodiagnostic instruments provides clarification of the probability of alternative diagnostic hypotheses and reduces the level of diagnostic uncertainty. It was found that standardized psychometric indicators, which allow for quantitative justification of the diagnostic decision, have the greatest diagnostic informativeness. The conclusions indicate that the use of the Bayesian approach provides a formalized assessment of the validity of diagnostic hypotheses and increases the accuracy, objectivity, and reproducibility of clinical decisions. Limitations of the approach have been identified, related to insufficient empirical data, the complexity of formalizing clinical signs, and the variability of individual manifestations of mental states. The feasibility of using Bayesian models as a tool to support diagnostic decision-making has been substantiated.ukдіагностична невизначеністьпсиходіагностичні даніімовірнісне оцінюванняклінічне мисленняапостеріорна ймовірністьпсихометричні методикиприйняття рішеньпідтримка клінічних рішенькількісна інтерпретація симптомівстандартизована діагностикадоказова психологіяdiagnostic uncertaintypsychodiagnostic dataprobabilistic estimationclinical reasoningposterior probabilitypsychometric assessmentdecision-makingclinical decision supportquantitative symptom interpretationstandardized diagnosticsevidence-based psychologydecision makingArticlehttps://orcid.org/0000-0003-2898-4403https://doi.org/10.32782/psyspu/2026.1.6