Электронный психиатр: алгоритмы машинного обучения способны с высокой точностью выявлять шизофрению по двум важным когнитивным показателям — способностям к вербальному обучению и распознаванию эмоций.
Группа ученых из Университета Вашингтона, Калифорнийского университета в Сан-Диего и других исследовательских учреждений создала модель машинного обучения, которая с высокой степенью точности различает людей с диагнозом «шизофрения» и тех, кто не страдает психическими расстройствами. Исследование опубликовано в журнале Nature Mental Health и посвятило себя выявлению так называемых нейронных и психических сигнатур этого заболевания.
Шизофрения — это серьезное психическое расстройство, при котором происходят искажения эмоций, мыслительных процессов и восприятия реальности, а также нарушаются когнитивные функции. Современные методы диагностики в основном базируются на клинических интервью и оценках психиатров, но они являются трудоемкими и субъективными. Исследователи стремились обнаружить объективные биомаркеры, которые могли бы помочь в диагностике и мониторинге этого заболевания.
В своем исследовании они обучили алгоритм на данных 559 пациентов с диагнозами шизофрении или шизоаффективного расстройства и 745 участников без психиатрических заболеваний. Каждый испытуемый прошел 15 нейрокогнитивных тестов, направленных на оценку различных познавательных и эмоциональных навыков.
Два основных маркера
Результаты исследования показали, что, хотя модель могла анализировать все 15 параметров, для достижения высокой точности классификации оказалось достаточным использовать всего два нейрокогнитивных домена:
- Вербальное обучение — способность усваивать и запоминать слова;
- Распознавание эмоций — умение точно определять эмоциональное состояние окружающих.
Это позволило исследователям достичь эффективности, сопоставимой с использованием полного набора тестов, что делает подход более практичным для клинического применения. Такой «минималистичный» профиль может послужить основой для разработки диагностических инструментов, которые будут проще и быстрее в использовании по сравнению с существующими длинными, утомительными тестами.
Авторы исследования подчеркивают, что проблемы именно в этих двух указанных областях, вероятно, являются наиболее характерными для пациентов с шизофренией и шизоаффективным расстройством.
С помощью таких моделей можно не только улучшить диагностику, но и потенциально оптимизировать планы лечения в зависимости от когнитивного профиля пациента. Это открытие также побуждает к дальнейшим исследованиям в области ИИ-поддерживаемых биомаркеров других психических расстройств.
Интересные факты
Исследования с использованием органоидов мозга также выявили уникальные нейронные паттерны, связанные с шизоф
Фото: hi-tech.mail.ru