Egy friss mentális egészségügyi kutatás jelentős előrelépést ért el a pszichózis kialakulásának előrejelzésében a gépi tanulás eszközeinek és a mágneses rezonancia képalkotás (MRI) felhasználásával. A forradalmian új kutatás, amely a Molecular Psychiatry-ben jelent meg, egy potenciális módszert vezet be a pszichózis kockázatának kitett egyének korábbi intervenciójához és célzott ellátásához, különösen a serdülőkor és a fiatal felnőttkor kritikus időszakaiban.
A tanulmányban 1 165 klinikai magas kockázatú egyén és 1 029 egészséges kontroll szerepelt, 21 helyszínen. A kutatók azzal a céllal vizsgálták meg, hogy milyen módon lehet előrejelezni a pszichózis kialakulását a magas kockázatú csoportban a T1-súlyozott agyi MRI felvételek elemzésével. A ComBat néven ismert statisztikai módszer használatával az életkor és a nemi hatások kiegyenlítésére a csapat olyan osztályozót fejlesztett ki, amely 85% -os pontossági rátát ért el a tréning adatokon, és 73% -os pontossági rátát a független megerősítő adatokon.
A regionális kérges felület területének mérései alapján az osztályozó sikeresen megkülönböztette azokat az egyéneket, akik később pszichózist fejlesztettek ki, az egészséges kontroll csoporttól. A legjelentősebb különbségeket a homlok- és az időbeli régiókban találták, ami arra utal, hogy az alapvonalbeli MRI-felvételek lehetőséget nyújthatnak a prognózis azonosítására és a magas kockázatú egyének valódi életbeli eredményeinek előrejelzésére.
A kutatás következményei ígéretesek, de a szerzők hangsúlyozzák a jövőbeni prospektív tanulmányok fontosságát az osztályozó klinikai hasznosságának értékeléséhez. Emellett felhívják a figyelmet a nemlineáris életkor és nem hatások figyelembevételének, valamint a több helyszínről összehangolt adatok előrejelző modellekre történő kidolgozásának előnyeire.
A gépi tanulás eszközeinek integrálása a medikális képalkotás elemzésébe jelentős előrelépést jelent a mentális egészségügyi kutatásban és ellátásban. Ez a tanulmány szemlélteti a neurobiológia és a mesterséges intelligencia közötti interdiszciplináris együttműködés transzformáló erejét. A gépi tanulás előrejelző potenciáljának kihasználásával a kutatók nemcsak a pszichózisról szerzett ismereteinket bővítik, hanem az effektív beavatkozások és a mentális egészség kihívásokkal küzdő egyének fényesebb jövőjének útjait is kikövezik.
Ez az innovatív tanulmány reményt kínál a pszichózis korábbi detektálására és rámutat a gépi tanulásban rejlő lehetőségekre, amelyek forradalmasíthatják a mentális egészségügyi beavatkozásokat. További kutatás és fejlesztés mellett ezek az eszközök végső soron az eredmények javulásához és a pszichózis kockázatával küzdő egyének célzott kezeléséhez vezethetnek.
Az alábbiakban található egy gyakran feltett kérdések szekció, a cikk fő témái és információi alapján:
Mi a tanulmány fő fókusza?
A tanulmány arra összpontosít, hogy a gépi tanulás eszközeivel és az MRI-felvételekkel megjósolják a pszichózis kialakulását a kockázatnak kitett egyéneknél. Célja a korai beavatkozás és a célzott ellátás lehetővé tétele, különösen a serdülőkor és a fiatal felnőttkor kritikus időszakaiban.
Hány egyén vett részt a tanulmányban?
A tanulmány 1165 klinikai magas kockázatú egyént és 1029 egészséges kontrollt tartalmazott 21 különböző helyszínről.
Milyen módszert használtak a kutatók a pszichózis kialakulásának előrejelzésére?
A kutatók T1-súlyozású agyi MRI-felvételeket és a ComBat nevű statisztikai módszert használták, hogy korrigálják az életkor és a nemi hatásokat. Az általuk fejlesztett osztályozó 85% -os pontossági rátát ért el a tréning adatokon és 73% -os pontossági rátát a független megerősítő adatokon.
Mely agyi területek mutattak a legjelentősebb különbséget a későbbi pszichózist kialakító egyének és az egészséges kontroll csoport között?
A legjelentősebb különbségeket a homlok- és az időbeli régiókban találták.
Milyen következményei vannak ennek a kutatásnak?
A kutatás reményt kínál a pszichózis korai felismerésére és az effektív beavatkozások és célzott kezelések lehetőségére. Az alapvonalbeli MRI-felvételek lehetőséget nyújthatnak a prognózis azonosítására és a magas kockázatú egyének valódi életbeli eredményeinek előrejelzésére.
Milyen jövőbeli kutatásra van szükség?
A szerzők hangsúlyozzák a jövőbeli prospektív tanulmányok fontosságát az osztályozó klinikai hasznosságának értékeléséhez. Emellett felhívják a figyelmet a nemlineáris életkor és nem hatások figyelembevételére, valamint több helyszínen összehangolt adatok előrejelző modellek kidolgozásának előnyeire.
Definíciók a cikkben használt kulcsszavakhoz vagy szakmai kifejezésekhez:
– Pszichózis: Egy mentális rendellenesség, amelyet a valóságtól való elszakadás, hallucinációk és téveszmék jellemzik.
– Gépi tanulás: Az a mesterséges intelligencia ágazata, amely lehetővé teszi a számítógépeknek a tanulást és előrejelzéseket a adatból anélkül, hogy explicit programozást igényelnének.
– Mágneses rezonancia képalkotás (MRI): Az a medicinális képalkotási technika, amely erős mágneses mezőket és rádióhullámokat használ a test belső struktúráinak részletes képeinek generálására.
– T1-súlyozott MRI felvételek: Az agyról részletes anatómiai információkat nyújtó MRI-felvételek típusa.
Javasolt kapcsolódó linkek:
– Molecular Psychiatry
– Neurológia
– Mesterséges Intelligencia
The source of the article is from the blog zaman.co.at