La technologie de pointe révolutionne le domaine de la santé mentale, comme le révèle une récente étude dévoilant un outil révolutionnaire d’apprentissage machine pouvant prédire l’apparition de la psychose. En analysant des scanners cérébraux par IRM, ce classificateur innovant peut efficacement différencier les individus susceptibles de développer une psychose de ceux qui ne le sont pas.
L’étude, menée par un consortium international de chercheurs comprenant des experts de l’Université de Tokyo, a examiné plus de 2 000 participants provenant de différentes régions du monde. Parmi les participants, environ la moitié avait été identifiée comme étant à haut risque clinique de psychose. Le classificateur a démontré une précision impressionnante, distinguant correctement ceux qui présenteraient ultérieurement des symptômes psychotiques évidents de ceux qui n’en présenteraient pas. Au cours de la phase d’entraînement, il a atteint un taux de précision de 85%, qui a légèrement diminué à 73% lorsqu’il a été exposé à de nouvelles données. Les résultats ont été publiés dans le prestigieux journal Molecular Psychiatry.
Cet outil révolutionnaire pourrait être d’une valeur inestimable dans les environnements cliniques, en permettant une intervention précoce chez les personnes à risque de psychose. Bien que la psychose puisse inclure des délires, des hallucinations et une pensée désorganisée, ses causes sont multiples et variées. Des facteurs tels que la maladie, les blessures, les traumatismes, l’abus de substances, les médicaments et la prédisposition génétique peuvent tous contribuer à son développement. En identifiant les personnes à risque, les cliniciens peuvent fournir des interventions ciblées et opportunes, améliorant considérablement les résultats et minimisant l’impact négatif sur la vie des individus.
Le professeur associé Shinsuke Koike de la Graduate School of Arts and Sciences de l’Université de Tokyo a souligné l’importance de cette recherche. Il a souligné que seulement environ 30% des personnes à haut risque développent finalement des symptômes psychotiques, laissant les 70% restants incertains de leur destin. Pour mieux aider les cliniciens dans leur processus d’identification, l’intégration de marqueurs biologiques, en plus des évaluations de symptômes traditionnelles, devient vitale.
Étant donné que l’âge le plus courant pour la première crise de psychose survient à l’adolescence ou au début de l’âge adulte, identifier les jeunes ayant besoin d’aide peut être particulièrement difficile. Cependant, avec l’avènement de cet outil d’apprentissage machine, les professionnels de la santé sont en mesure d’intervenir de manière proactive et de fournir un soutien aux personnes les plus à risque. Il s’agit d’une avancée significative dans la recherche et le traitement de la santé mentale.
Source : Zhu et al./Molecular Psychiatry
FAQ :
Q : Quel est l’outil révolutionnaire d’apprentissage machine mentionné dans l’article ?
R : L’article discute d’un outil d’apprentissage machine qui peut prédire l’apparition de la psychose en analysant des scanners cérébraux par IRM.
Q : Quelle est la précision du classificateur pour distinguer les personnes à risque de développer une psychose de celles qui ne le sont pas ?
R : Au cours de la phase d’entraînement, le classificateur a atteint un taux de précision de 85%. Lorsqu’il a été testé avec de nouvelles données, il a atteint un taux de précision légèrement réduit de 73%.
Q : Quelle était la portée de l’étude menée par le consortium international de chercheurs ?
R : L’étude a examiné plus de 2 000 participants provenant de différentes régions du monde et s’est concentrée sur des individus cliniquement identifiés comme étant à haut risque de psychose.
Q : Comment cet outil peut-il être précieux dans les environnements cliniques ?
R : Cet outil permet une intervention précoce chez les personnes à risque de psychose, permettant aux cliniciens de fournir des interventions ciblées et opportunes pour améliorer les résultats et minimiser l’impact négatif sur leur vie.
Q : Quels sont certains facteurs pouvant contribuer au développement de la psychose ?
R : Des facteurs tels que la maladie, les blessures, les traumatismes, l’abus de substances, les médicaments et la prédisposition génétique peuvent tous contribuer au développement de la psychose.
Q : Que souligne le professeur associé Shinsuke Koike à propos de la recherche ?
R : Le professeur associé Shinsuke Koike a souligné que seulement environ 30% des personnes à haut risque développent finalement des symptômes psychotiques, laissant les 70% restants incertains de leur destin. Il a souligné l’importance d’intégrer des marqueurs biologiques aux évaluations de symptômes traditionnelles pour aider les cliniciens dans le processus d’identification.
Q : Pourquoi est-il particulièrement difficile d’identifier les jeunes ayant besoin d’aide ?
R : L’âge le plus courant pour la première crise de psychose survient à l’adolescence ou au début de l’âge adulte, ce qui rend difficile l’identification des jeunes ayant besoin d’aide.
Définitions des termes clés ou jargon :
– Psychose : Un trouble de santé mentale caractérisé par une perte de contact avec la réalité, pouvant inclure des délires, des hallucinations et une pensée désorganisée.
– Apprentissage machine : Un domaine de l’intelligence artificielle où les ordinateurs apprennent et s’améliorent grâce à l’expérience sans être explicitement programmés.
– Scanners cérébraux par IRM : Des scanners par Imagerie par Résonance Magnétique du cerveau qui utilisent des champs magnétiques et des ondes radio pour produire des images détaillées de la structure et de la fonction du cerveau.
– Classificateur : En apprentissage machine, un classificateur est un algorithme qui catégorise ou attribue des étiquettes à des données d’entrée en fonction de motifs et de caractéristiques.
– Molecular Psychiatry : Une revue scientifique à comité de lecture qui publie des recherches dans le domaine de la psychiatrie, en mettant l’accent sur les aspects moléculaires et génétiques des troubles psychiatriques.
Liens connexes suggérés :
– Université de Tokyo
– National Institute of Mental Health : Schizophrénie
– American Psychiatric Association
The source of the article is from the blog trebujena.net