U probijajućem istraživanju objavljenom u časopisu Molecular Psychiatry, istraživači su koristili strojno učenje i strukturne MRI skenove za predviđanje pojave psihoze kod pojedinaca s kliničkim rizikom (CHR). Ovaj inovativni pristup pruža nove uvide u potencijalnu ranu dijagnozu i prevenciju psihoze.
Studija je uključivala prikupljanje T1-težinskih sMRI slika mozga kod preko 2000 osoba, uključujući zdrave kontrolne osobe i one s kliničkim rizikom od psihoze, na više lokacija. Koristeći algoritme strojnog učenja, istraživači su razvili klasifikator koji može razlikovati CHR osobe koje su kasnije razvile psihozu (CHR-PS+) od onih koji to nisu (CHR-PS-) ili imaju nepoznat status pri ponovnom pregledu (CHR-UNK).
Rezultati su otkrili da određene regije mozga, poput superiorne temporalne, insule i frontalnih regija, igraju značajnu ulogu u razlikovanju CHR-PS+ osoba od zdravih kontrola. Analizom površine korteksa i drugih neuroanatomskih značajki, model strojnog učenja postigao je impresivnu točnost od 85% u kategorizaciji pojedinaca.
Osim toga, studija je pokazala da je prediktivna sposobnost modela najefikasnija kada se uzimaju u obzir nelinearne prilagodbe varijabli poput spola i dobi. Uključivanjem tih čimbenika u postupak klasifikacije, istraživači su bili u mogućnosti generirati preciznije predikcije za osobe s kliničkim rizikom.
Iako je model pokazao obećanje u identifikaciji CHR-PS+ osoba, njegova točnost u razlikovanju između CHR-PS- osoba i zdravih kontrola bila je manje precizna. Ipak, ova početna otkrića postavljaju temelje za daljnja istraživanja i poboljšanja klasifikatora.
Značaj ove studije je značajan. Rani otkrivanje i intervencija kod osoba s rizikom od psihoze mogu dovesti do boljih ishoda i poboljšane kvalitete života. Korištenje algoritama strojnog učenja i sMRI skenova može pružiti kliničarima moćno sredstvo za identifikaciju osoba koje bi imale koristi od rane intervencije i podrške.
Potrebna su daljnja istraživanja kako bi se potvrdili rezultati i optimizirala učinkovitost modela. Bez obzira na to, ovo istraživanje predstavlja probijanje u području psihičkih istraživanja. Ističe potencijal za transformaciju dijagnoze i liječenja mentalnih poremećaja uz pomoć strojnog učenja, što u konačnici poboljšava živote brojnih pojedinaca.
Ključni pojmovi i žargon:
1. Klinički rizik (CHR): Određuje osobe koje pokazuju rane znakove i simptome povezane s razvojem određenog poremećaja.
2. Psihoza: Mentalno zdravstveno stanje koje se karakterizira gubitkom kontakta s stvarnošću, uključujući halucinacije, deluzije i poremećeno razmišljanje.
3. Strojno učenje: Grana umjetne inteligencije koja omogućuje računalima da uče i donose odluke bez eksplicitnog programiranja.
4. Strukturna MRI (sMRI): Tehnika koja koristi magnetska polja i radiovalove za stvaranje detaljnih slika strukture i anatomije mozga.
5. Klasifikator: Algoritam koji, na temelju ulaznih podataka, kategorizira ili predviđa ishode.
Predložene poveznice:
– Molecular Psychiatry: Službena web stranica časopisa u kojem je studija objavljena.
– Američko psihijatrijsko udruženje: Pruža informacije o psihijatrijskim istraživanjima i resursima za stručnjake iz područja mentalnog zdravlja.
– Nacionalni institut za mentalno zdravlje (NIMH): Vodeća istraživačka institucija koja se bavi razumijevanjem, liječenjem i prevencijom mentalnih poremećaja.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br