Ve významné studii publikované v časopise Molecular Psychiatry využili vědci strojového učení a strukturálních MRI snímků k predikci nástupu psychózy u jedinců s klinickým vysokým rizikem (CHR). Tento inovativní přístup poskytuje nové poznatky o možnosti časnější diagnózy a prevenci psychotických poruch.
Studie zahrnovala sbírání T1-vážených sMRI snímků mozku u více než 2 000 jedinců, včetně zdravých kontrolních skupin a těch s CHR pro psychózu, na několika různých místech. Pomocí algoritmů strojového učení vědci vyvinuli klasifikátor, který by dokázal rozlišit mezi jedinci s CHR, kteří následně vyvinuli psychózu (CHR-PS+), těmi, kteří nevyvinuli (CHR-PS-) nebo těmi se neznámým statusu v následném sledování (CHR-UNK).
Výsledky ukázaly, že konkrétní oblasti mozku, jako jsou supra-temporální, insula a frontální oblasti, mají významnou roli při rozlišování jedinců s CHR-PS+ od zdravých kontrol. Analyzou kortikální plochy a dalších neuroanatomických rysů dosáhl model strojového učení úctyhodné přesnosti 85 % v kategorizaci jedinců.
Navíc studie prokázala, že prediktivní schopnost modelu byla nejúčinnější při zohlednění nelineárních úprav pro proměnné jako je pohlaví a věk. Zapojením těchto faktorů do procesu klasifikace dokázali vědci generovat přesnější predikce pro jedince s CHR.
Zatímco model prokázal svůj potenciál při identifikaci jedinců s CHR-PS+, jeho schopnost rozlišit mezi jedinci s CHR-PS- a zdravými kontrolami byla méně přesná. Nicméně tyto počáteční zjištění položila základy pro další výzkum a doladění klasifikátoru.
Dopady této studie jsou značné. Včasná detekce a intervence u jedinců s rizikem psychózy může vést k lepším výsledkům a zlepšení kvality života. Kombinací algoritmů strojového učení a MRI snímků mohou klinici mít k dispozici mocný nástroj, který jim pomůže identifikovat jedince, kteří by měli včasnou intervenci a podporu.
Pro ověření zjištění a optimalizaci výkonu modelu je potřeba další výzkum. Nicméně tato studie představuje průlom v oblasti psychiatrického výzkumu. Poukazuje na potenciál strojového učení při transformaci způsobu, jak diagnostikujeme a léčíme duševní poruchy, čímž se zlepšuje životy mnoha jedinců.
Důležité pojmy a odborné termíny:
1. Klinické vysoké riziko (CHR): Odkazuje na jedince, kteří projevují časné příznaky spojené s rozvojem konkrétní poruchy.
2. Psychóza: Psychický stav charakterizovaný ztrátou kontaktu s realitou, včetně halucinací, bludů a poruchy myšlení.
3. Strojové učení: Obor umělé inteligence, který umožňuje počítačům učení a rozhodování bez explicitního programování.
4. Strukturální MRI (sMRI): Technika využívající magnetická pole a rádiové vlny pro vytvoření podrobných snímků struktury a anatomie mozku.
5. Klasifikátor: Algoritmus, který na základě vstupních dat kategorizuje nebo předpovídá výsledky.
Navrhované související odkazy:
– Molecular Psychiatry: Oficiální webová stránka časopisu, ve kterém byla studie publikována.
– Americká psychiatrická asociace: Poskytuje informace o psychiatrickém výzkumu a zdroje pro odborníky v oblasti duševního zdraví.
– Národní ústav duševního zdraví (NIMH): Přední výzkumná instituce zaměřená na pochopení, léčbu a prevenci duševních nemocí.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar