Neseniai „Scientific Reports” išleista studija naudojo mašininio mokymosi algoritmus, siekdama klasifikuoti didelį depresijos sutrikimą (DDS) pagal neurovizualizacijos duomenis. Mokslininkai siekė nustatyti patikimus biomarkerius DDS diagnozei ir gydymui.
DDS yra paplitusi psichikos sveikatos būklė, turinti didelį visuomeninį poveikį. Jis susijęs su padidėjusiu savižudybių rizika ir sumažėjusiu gyvenimo kokybės lygiu. Ankstyva diagnozė ir gydymas yra svarbūs, norint užkirsti kelią smegenų senėjimui ir terapinei atsparumui.
Tradiciškai DDS diagnozė grindėsi paciento pranešimais apie simptomus, kuriems būdingas klaidingos diagnozės pavojus. Kartu pasitaikantys sutrikimai ir susikertantys simptomai dar labiau apsunkina tikslų diagnozę ir efektyvų gydymą.
Pažengusios neurovizualizacijos technikos, tokios kaip magnetinio rezonanso tomografija (MRT), leidžia tyrinėti DDS susijusius kortikalinius ir subkortikalius pokyčius. Tačiau nedidelis efekto dydžio ir grupės lygio analizė apsunkina jų klinikinį taikymą.
Studijoje dalyvavo DDS pacientai ir sveiki kontrolinės grupės asmenys iš daugybės tyrimo grupių. Mokslininkai naudojo mašininio mokymosi algoritmus, tokius kaip atraminių vektorių mašinos ir logistinė regresija, kad pagal MRT skenavimų išgautus kortikinius ir subkortikalius požymius klasifikuotų asmenis.
Rezultatai parodė, kad mašininio mokymosi modeliai ribotai galėjo atskirti DDS pacientus nuo sveikų asmenų. Aukščiausias pasiektas išsamių rezultatų tikslumas buvo apie 62% kai duomenys buvo suskirstyti pagal amžių ir lytį, o apie 51% kai buvo suskirstyti pagal mokslinės institucijos vietą. Duomenų harmonizavimo technikos nepakeitė modelių veiksmingumo.
Šie rezultatai rodo, kad bendri mašininio mokymosi algoritmai, taikomi struktūriniams smegenų duomenims, negali patikimai diagnozuoti DDS. Mokslininkai atkreipė dėmesį į poreikį atlikti tolesnius tyrimus, kurie galėtų išnagrinėti sudėtingesnius algoritmus, galinčius suteikti geresnius rezultatus.
Šie rezultatai pabrėžia DDS diagnozės sudėtingumą ir svarbą atsižvelgti ne tik į neurovizualizacijos duomenis, bet ir į kitus veiksnius. Gerinami diagnostikos įrankiai ir biomarkeriai yra būtini ankstyvoms intervencijoms ir individualizuotam gydymui skirtiems DDS pacientams.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl