Исследователи из России разработали алгоритм, способный выявлять большое депрессивное расстройство по снимкам МРТ с точностью до 86%. Разработка может использоваться для более ранней и точной диагностики депрессии.
Фото: unsplash
Как сообщили ТАСС в пресс-службе Российского научного фонда (РНФ), метод создали специалисты НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений РЭУ имени Г. В. Плеханова. В основе технологии лежит комбинация двух методов машинного обучения, анализирующих особенности работы мозга по снимкам МРТ.
Первый подход позволяет выявлять изменения в сетевой организации мозга, связанные с поведением пациента, а второй — сравнивает особенности работы мозга людей с депрессией и здоровых участников контрольной группы.
По словам ученых, сочетание этих методов помогло обнаружить небольшие, но клинически значимые различия в структуре и взаимодействии отделов мозга. Это позволило отличать пациентов с большим депрессивным расстройством от здоровых людей с точностью 86%. Как отметили исследователи, у многих существующих алгоритмов этот показатель не превышает 50%.
Главный научный сотрудник НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений РЭУ имени Г. В. Плеханова Семен Куркин заявил, что разработка позволяет выявлять скрытые нарушения взаимодействия крупных сетей мозга, которые сложно определить традиционными методами диагностики.
В дальнейшем исследователи планируют адаптировать алгоритм для изучения других психиатрических и неврологических заболеваний, включая шизофрению и биполярное расстройство.
Ранее Bzzz.news сообщал, что российские ученые создали цифровой сервис для выявления депрессии по голосу.
