Egy friss tanulmány, mely a Scientific Reports-ban jelent meg, gépi tanulás algoritmusokat alkalmazott a nagy depressziós zavar (NDZ) osztályozására, neurológiai képalkotási adatok alapján. A kutatók célja az volt, hogy megbízható biomarkereket azonosítsanak az NDZ diagnózisához és kezeléséhez.
Az NDZ egy gyakori mentális betegség, mely jelentős hatással van a társadalomra. Kapcsolódik a növekvő öngyilkossági kockázathoz és a életminőség csökkenéséhez. Az időben történő diagnózis és kezelés kulcsfontosságú a gyorsított agyöregedés és a terápiás rezisztencia megelőzése érdekében.
Hagyományosan az NDZ diagnózisa a páciens által jelentett tünetekre támaszkodott, mely hibás diagnózis veszélyével jár. A társbetegségek és az átfedő tünetek tovább nehezítették a pontos diagnózist és az eredményes kezelést.
A fejlett neurológiai képalkotási technikák, mint például a mágneses rezonanciás vizsgálat (MRI), lehetővé tették az NDZ-vel társuló kortikális és szubkortikális változások vizsgálatát. Azonban a kis hatásnagyságok és a csoportszintű elemzés gátolja a klinikai alkalmazást.
A tanulmány több kohortból álló NDZ-s pácienseket és egészséges kontrollcsoportot foglalt magában. A kutatók gépi tanulás algoritmusokat, például a támogató vektor gépet és logisztikai regressziót alkalmazták az egyének osztályozására, a corticalis és szubkortikális jellemzők alapján, melyeket az MRI-vizsgálatokból vontak ki.
Az eredmények azt mutatták, hogy a gépi tanulás modelleknek korlátozott képességük van a NDZ-s betegek és az egészséges egyének megkülönböztetésére. A legmagasabb kiegyensúlyozott pontosság kb. 62% volt, amikor az adatokat kora és neme alapján osztották fel, és kb. 51% volt, amikor hely alapján osztották fel. Az adatok harmonizációs technikák alkalmazása nem javította jelentősen a modellek teljesítményét.
Az eredmények arra utalnak, hogy a közönséges gépi tanulás algoritmusok, amikor agyi szerkezeti adatokhoz alkalmazzák, nem megbízhatóan diagnosztizálhatják az NDZ-t. A kutatók felhívták a figyelmet a további tanulmányok szükségességére, melyekben kifinomultabb algoritmusokat érdemes vizsgálni, melyek jobb teljesítményt nyújthatnak.
Ezen eredmények hangsúlyozzák az NDZ diagnózisának bonyolultságát és a neurológiai képalkotáson túlmenő tényezők szempontjának fontosságát. Az egyének számára, akiknél NDZ-t diagnosztizálnak, javított diagnosztikai eszközök és biomarkerek elengedhetetlenek az időben történő beavatkozás és a személyre szabott kezelés számára.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br