I en banebrydende undersøgelse, der er offentliggjort i tidsskriftet Molecular Psychiatry, har forskere anvendt maskinindlæring og strukturelle MRI-scanninger til at forudsige begyndelsen af psykose hos personer med klinisk høj risiko (CHR). Denne innovative tilgang giver nye indsigter i potentialet for tidlig diagnose og forebyggelse af psykotiske lidelser.
Undersøgelsen involverede indsamling af T1-vægtede sMRI-billeder af hjernen fra over 2000 personer, herunder både raske kontrolpersoner og personer med CHR for psykose, på tværs af flere lokationer. Ved hjælp af maskinindlæringsalgoritmer udviklede forskerne en klassifikator, der kunne differentiere mellem CHR-personer, der senere udviklede psykose (CHR-PS+), og dem der ikke gjorde det (CHR-PS-) eller havde en ukendt status i opfølgningsperioden (CHR-UNK).
Resultaterne afslørede, at specifikke regioner i hjernen, såsom den overordnede temporale, insula og frontale regioner, spillede en væsentlig rolle i at skelne CHR-PS+ personer fra raske kontrolpersoner. Ved at analysere cerebral overfladeareal og andre neuroanatomiske træk opnåede maskinlæringsmodellen en imponerende nøjagtighed på 85% i kategoriseringen af personer.
Desuden viste undersøgelsen, at modellens forudsigelsesevne var mest effektiv, når ikke-lineære justeringer for variable som køn og alder blev taget i betragtning. Ved at inkorporere disse faktorer i klassifikationsprocessen kunne forskerne generere mere præcise forudsigelser for personer med CHR.
Mens modellen viste løfte i at identificere CHR-PS+ personer, var dens præstation i at skelne mellem CHR-PS- og raske kontrolpersoner mindre nøjagtig. Ikke desto mindre lægger disse indledende resultater fundamentet for yderligere forskning og forbedring af klassifikatoren.
Betydningen af denne undersøgelse er betydelig. Tidlig påvisning og intervention hos personer med risiko for psykose kan føre til bedre resultater og forbedret livskvalitet. Ved at anvende maskinlæringsalgoritmer og sMRI-scanninger kan klinikere have et kraftfuldt værktøj, der kan hjælpe med at identificere personer, der ville have gavn af tidlig intervention og støtte.
Selvom der er behov for mere forskning for at validere resultaterne og optimere modellens præstation, repræsenterer denne undersøgelse et gennembrud inden for psykiatrisk forskning. Den fremhæver potentialet for maskinindlæring til at transformere måden, vi diagnosticerer og behandler psykiske lidelser på og derved forbedre livet for utallige personer.
Nøgleord og jargon:
1. Klinisk høj risiko (CHR): Henviser til personer, der viser tidlige tegn og symptomer forbundet med udviklingen af en bestemt lidelse.
2. Psykose: En mental helbreds tilstand præget af tab af kontakt med virkeligheden, herunder hallucinationer, vrangforestillinger og forstyrret tænkning.
3. Maskinindlæring: En gren af kunstig intelligens, der gør det muligt for computere at lære og træffe beslutninger uden eksplicit programmering.
4. Strukturel MRI (sMRI): En teknik, der bruger magnetfelter og radiofrekvenser til at skabe detaljerede billeder af hjernens struktur og anatomi.
5. Klassifikator: En algoritme, der, baseret på inputdata, kategoriserer eller forudsiger resultater.
Foreslåede relaterede links:
– Molecular Psychiatry: Det officielle websted for tidsskriftet, hvor undersøgelsen blev offentliggjort.
– American Psychiatric Association: Tilbyder information om psykiatrisk forskning og ressourcer til fagfolk inden for mental sundhed.
– National Institute of Mental Health (NIMH): En førende forskningsinstitution med fokus på forståelse, behandling og forebyggelse af psykiske sygdomme.
The source of the article is from the blog myshopsguide.com