Nedávná studie publikovaná v časopise Scientific Reports využila algoritmy strojového učení klasifikovat velkou depresivní poruchu (MDD) pomocí neuroobrazovacích dat. Výzkumníci si kladli za cíl identifikovat spolehlivé biomarkery pro diagnózu a léčbu MDD.
MDD je běžné duševní onemocnění s významným společenským dopadem. Je spojeno s vyšším rizikem sebevraždy a sníženou kvalitou života. Časná diagnóza a léčba jsou klíčové pro prevenci zrychleného stárnutí mozku a terapeutické rezistence.
Tradičně byla diagnóza MDD založena na sebehlášených symptomech, což představuje riziko nesprávné diagnózy. Komorbidita a překrývající se symptomy dále komplikují přesnou diagnózu a efektivní léčbu.
Pokročilé neuroobrazovací techniky, jako je magnetická rezonance (MRI), umožnily zkoumání kortikálních a subkortikálních změn spojených s MDD. Nicméně malá velikost efektu a analýza na skupinové úrovni brání jejich klinickému využití.
Studie zahrnovala pacienty s MDD a zdravé kontrolní skupiny z různých kohort. Výzkumníci využili algoritmy strojového učení, jako jsou podpůrné vektory a logistická regrese, klasifikovat jednotlivce na základě kortikálních a subkortikálních charakteristik získaných z MRI snímků.
Výsledky ukázaly, že modely strojového učení měly omezenou schopnost rozlišovat mezi pacienty s MDD a zdravými jedinci. Nejvyšší vyvážená přesnost dosažená byla kolem 62% při rozdělení dat podle věku a pohlaví a kolem 51% při rozdělení dat podle místa. Techniky harmonizace dat výrazně nezlepšily výkon modelů.
Tyto výsledky naznačují, že běžné algoritmy strojového učení, aplikované na strukturální data mozku, nemohou spolehlivě diagnostikovat MDD. Výzkumníci upozornili na potřebu dalších studií zaměřených na zkoumání sofistikovanějších algoritmů, které by mohly přinést lepší výsledky.
Tyto výsledky zdůrazňují složitost diagnózy MDD a důležitost zohlednění více faktorů než jen neuroobrazovacích dat samotných. Vylepšené diagnostické nástroje a biomarkery jsou nezbytné pro brzkou intervenci a personalizovanou léčbu u jedinců s MDD.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com