Ajantasainen teknologia mullistaa mielenterveyden alan, kun tuore tutkimus esittelee mullistavan koneoppimistyökalun, joka pystyy ennustamaan psykoosin alkamisen. Tämän innovatiivisen luokittelijan avulla MRI-aivokuvien analysoinnin avulla voidaan tehokkaasti erottaa ne yksilöt, jotka ovat vaarassa kehittää psykoosia, niistä, jotka eivät ole.
Tutkimus, jonka suoritti kansainvälinen tutkijaryhmä, mukaan lukien asiantuntijoita Tokion yliopistosta, tarkasteli yli 2 000 osallistujaa eri puolilta maailmaa. Osallistujista noin puolet oli tunnistettu psykoosin kliinisesti korkean riskin yksilöiksi. Luokittelija osoitti vaikuttavaa tarkkuutta, erottaen oikein ne, jotka myöhemmin ilmoittavat avoimista psykooseista ilmentyvistä oireista ja ne, jotka eivät tee sitä. Koulutusvaiheessa se saavutti 85%:n tarkkuuden, joka laski hieman 73%:iin uuden datan kanssa. Tulokset on julkaistu arvostetussa Molecular Psychiatry -lehdessä.
Tämä mullistava työkalu voisi olla korvaamaton kliinisissä ympäristöissä, mahdollistaen varhaisen väliintulon psykoosiin riskissä oleville yksilöille. Psykoosi voi sisältää harhaluuloja, hallusinaatioita ja epäjärjestynyttä ajattelua, ja sen aiheuttajat ovat moninaisia. Sairaus, vamma, trauma, päihteiden käyttö, lääkitys ja geneettinen alttius voivat kaikki vaikuttaa sen kehittymiseen. Tunnistamalla riskiryhmään kuuluvat yksilöt kliinikot voivat tarjota ajankohtaisia ja kohdennettuja interventioita, parantaen merkittävästi tuloksia ja minimoimalla negatiivisen vaikutuksen yksilöiden elämään.
Tokion yliopiston taide- ja tiedekorkeakoulun apulaisprofessori Shinsuke Koike korosti tämän tutkimuksen tärkeyttä. Hän korosti, että vain noin 30% korkean riskin yksilöistä kehittää lopulta psykoottisia oireita, jättäen 70% epävarmoiksi tulevaisuudestaan. Kliinikoiden avustamiseksi biologisten merkkien integrointi perinteisten oirearviointien rinnalle on elintärkeää.
Koska psykoosin ensimmäinen jakso yleensä esiintyy murrosiässä tai varhaisessa aikuisuudessa, nuorten auttaminen voi olla erityisen haasteellista. Kuitenkin tämän koneoppimistyökalun myötä terveydenhuollon ammattilaiset voivat aktiivisesti puuttua asiaan ja tarjota tukea niille, jotka ovat suurimmassa vaarassa. Tämä merkitsee merkittävää edistysaskelta mielenterveyden tutkimuksessa ja hoidossa.
Lähde: Zhu et al./Molecular Psychiatry
Usein kysytyt kysymykset:
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br