Neseniai atlikta mokslinė tyrimo srityje, tiriančioje psichikos sveikatą, studija padarė ženklių pažangą, naudojant mašininio mokymo įrankius ir magnetinio rezonanso vaizdavimo (MRI) skenavimus, siekiant numatyti psichozių atsiradimą. Vykstantis tyrimas, kurį paskelbė „Molecular Psychiatry”, pristato potencialų būdą greitesniam įsikišimui ir orientuotai priežiūrai asmenims, kuriems yra rizika susirgti psichoze, ypač paauglystėje ir ankstyvuoju suaugusiųjų amžiaus laikotarpiu.
Studijoje dalyvavo 1165 klinikinės rizikos žmonės ir 1029 sveiki kontrolinė grupės asmenys, išsklaidyti 21 padalinyje. Tyrėjai siekė prognozuoti psichozių pradžią rizikos grupėje, analizuodami T1-svorio smegenų MRI skenavimus. Naudojant statistinę metodiką, žinomą kaip ComBat, siekiant pritaikyti amžiaus ir lyties efektams, komanda sukūrė klasifikatorių, kuris mokomųjų duomenų rinkinyje pasiekė įspūdingą 85% tikslumo lygį ir 73% nepriklausomais patvirtinimo duomenimis.
Analizuojant regioninius kortikalinio paviršiaus plotų matavimus, klasifikatorius sėkmingai atskiria asmenis, kurie vėliau susirgo psichoze, nuo sveikos kontrolinės grupės. Didžiausios skirtumai buvo pastebėti smegenų priekinėse ir laikinėse srityse, tai rodo, kad pradinių MRI skenavimų galima prognozuoti ligos eigą ir tikroviškus rezultatus rizikos grupės asmenims.
Šio tyrimo rezultatai yra pažadintys, tačiau autoriai pabrėžia būtinybę atlikti ateities perspektyvinius tyrimus, siekiant įvertinti klasifikatoriaus klinikinę našumą. Taip pat yra žinomos nelinearų amžiaus ir lyties efektų reikšmės ir naudos, kurią galima gauti derinant duomenis iš kelių padalinių kuriant numatymo modelius.
Mašininio mokymo įrankių integracija medicinos vaizdavimo analizėje žymi svarbų progresą psichikos sveikatos tyrimų ir priežiūros srityje. Šis tyrimas pavyzdžiui rodo transformacinę neurorinės ir dirbtinio intelekto tarpdisciplininių sąveikų galią. Išimant mašininio mokymo numatymo potencialą, tyrėjai ne tik plečia mūsų žinias apie psichozę, bet ir laiduoja kelią efektyvesnėms intervencijoms ir šviesesniam ateities vaizdui žmonėms, susiduriantiems su psichikos sveikatos iššūkiais.
Šis inovatyvus tyrimas teikia viltį ankstyvoms psichozių diagnostikos galimybėms ir akcentuoja mašininio mokymo potencialą revoliucijuoti psichikos sveikatos intervencijas. Toliau atliekant tyrimus ir tobulinant šiuos įrankius, jie galiausiai galėtų padėti gerinti rezultatus ir orientuotas gydymo metodus rizikai susirgti psichoze linkusiems žmonėms.
Daugiau informacijos apie pagrindinius temų ir straipsnyje pateiktos informacijos aspektus:
Kokia studijos pagrindinė tema?
Studija koncentruojasi į mašininio mokymo įrankių ir MRI skenavimų naudojimą, siekiant numatyti psichozių atsiradimą rizikos asmenims. Jos tikslas – suteikti galimybę greitesniam įsikišimui ir orientuotai priežiūrai, ypač paauglystės ir ankstyvojo suaugusiųjų amžiaus kritiniais laikotarpiais.
Kiek asmenų dalyvavo tyrime?
Tyrime dalyvavo 1165 klinikinės rizikos asmenys ir 1029 sveiki kontrolinės grupės asmenys iš 21 skirtingo padalinio.
Kokiu būdu tyrėjai bandė numatyti psichozių pradžią?
Tyrėjai naudojo T1-svorio smegenų MRI skenavimus ir statistinę ComBat metodiką, kad prisitaikytų prie amžiaus ir lyties efektų. Jie sukūrė klasifikatorių, kuris mokomųjų duomenų rinkinyje pasiekė 85% tikslumo lygį, o nepriklausomai patvirtinantys duomenys – 73%.
Kurios smegenų sritys rodo didžiausius skirtumus tarp asmenų, kurie vėliau susirgo psichoze, ir sveikos kontrolinės grupės?
Didžžiausi skirtumai buvo pastebėti priekinėse ir laikinėse smegenų srityse.
Kokių implikacijų turi šis tyrimas?
Tyrimas teikia viltį ankstyvai psichozių nustatymui ir efektyvesnės intervencijos ir orientuotų gydymo būdų galimybių. Iš pradinių MRI skenavimų galima prognozuoti ligos eigą ir tikroviškus rezultatus rizikos grupės asmenims.
Kokius ateities tyrimus reikia atlikti?
Autoriai pabrėžia būtinybę atlikti ateities perspektyvinius tyrimus, siekiant įvertinti klasifikatoriaus klinikinę našumą. Jie taip pat pabrėžia nelinearų amžiaus ir lyties efektų svarbą bei duomenų derinimo iš kelių padalinių privalumus, kuriant prognozuojamo modelio.
Pagrindinių terminų apibrėžimai ar žargonas, naudojamas straipsnyje:
– Psichozių: psichikos sutrikimas, pasireiškiantis nutolimu nuo tikrovės, įskaitant haliucinacijas ir iliuzijas.
– Mašininis mokymas: dirbtinės intelektas, leidžiantis kompiuteriams mokytis ir daryti prognozes iš duomenų be aiškios programinės įrangos.
– Magnetinio rezonanso vaizdavimas (MRI): medicinos vaizdavimo technika, kuri naudoja stiprius magnetinius laukus ir radijo bangas, kad gautų išsamius kūno vidaus struktūrų vaizdus.
– T1-svorio MRI skenavimai: MRI skenavimo tipas, teikiantis išsamią anatominę informaciją apie smegenis.
Siūlomi susiję nuorodos:
– „Molecular Psychiatry”
– Neuronauka
– Dirbtinis intelektas
The source of the article is from the blog tvbzorg.com