Электронный психиатр: алгоритмы машинного обучения могут точно распознавать шизофрению по двум ключевым когнитивным параметрам — способностям к вербальному обучению и распознаванию эмоций.
Команда ученых из Университета Вашингтона, Калифорнийского университета в Сан-Диего и других институтов разработала модель машинного обучения, способную с высокой точностью отличать людей с диагнозом «шизофрения» от тех, кто не имеет психических расстройств. Работа опубликована в журнале Nature Mental Health и посвящена выявлению так называемых нейронных и ментальных сигнатур заболевания.
Шизофрения — тяжелое психическое расстройство, при котором возникают искажения эмоций, мыслительных процессов и восприятия реальности, а также когнитивные нарушения. Текущие методы диагностики в основном основаны на клинических интервью и оценках психиатра, однако они трудоемки и субъективны. Исследователи поставили цель найти объективные биомаркеры, которые могли бы помочь в диагностике и мониторинге заболевания.
В своем исследовании они обучили алгоритм на данных 559 пациентов с диагнозами шизофрении или шизоаффективного расстройства и 745 участников без психиатрических диагнозов. Каждый респондент прошел 15 нейрокогнитивных тестов, оценивающих различные познавательные и эмоциональные навыки.
Два ключевых маркера
Результаты показали, что, хотя модель могла анализировать все 15 показателей, для достижения высокой точности классификации оказалось достаточно всего двух нейрокогнитивных доменов:
Вербального обучения — способности усваивать и запоминать слова;Распознавания эмоций — способности точно определять эмоциональное состояние других людей.Источник: hi-tech.mail.ru