Nesenais pētījums garīgās veselības jomā ir guvis ievērojamu progresu, izmantojot mašīnmācīšanās rīkus un magnētiskās rezonanses attēlveidošanu (MRI) priekšlaicīgās psihozes sākuma prognozēšanai. Inovatīvo pētījumu publicē Molecular Psychiatry, un tas ievieš potenciālu metodi agrīnai iejaukšanai un mērķtiecīgai aprūpei riska grupas indivīdiem, savādāk sakot, tiem, kas atrodas briesmas zonā, īpaši svarīgos periodos, piemēram, pusaudžībā un agrīnā pieaugušā vecumā.
Pētījumā tika iesaistīti 1 165 klīniski augstās riska grupas indivīdi un 1 029 veselā kontroles grupa, aptverot 21 vietas. Pētnieki cenšās prognozēt psihozes sākumu augstās riska grupā, analizējot T1 svarāmo smadzeņu MRI attēlus. Izmantojot statistisko metodi, kas pazīstama kā ComBat, lai novērstu vecuma un dzimuma ietekmi, komanda izveidoja klasifikatoru, kas sasniedza iespaidīgu precizitātes līmeni – 85% apmācības datiem un 73% neatkarīgiem apstiprināšanas datu kopām.
Analizējot reģionālos kortikālos virsmas platības mērus, klasifikators veiksmīgi atšķīra tos indivīdus, kas vēlāk saslima ar psihozi, no veselīgās kontroles grupas. Visbūtiskākās atšķirības tika atrastas priekšējā un temporālās smadzeņu daļās. Tas liecina, ka pamatlīmeņa MRI skenējumi varētu identificēt prognozi un paredzēt reālās dzīves iznākumus riska grupas indivīdiem.
Šī pētījuma nozīme ir solījuma pilna, taču autori uzsver turpmāko perspektīvo pētījumu nozīmi, lai novērtētu klasifikatora klīnisko pielietojamību. Viņi arī uzsvēra nepieciešamību ievērot nelineārās vecuma un dzimuma ietekmes un dažādu vietu datu harmonizācijas priekšrocības, izstrādājot prognozējošus modeļus.
Mašīnmācīšanās rīku integrācija medicīnas attēlu analīzē ir ievērojama attīstība garīgās veselības pētniecības un aprūpes jomā. Šis pētījums ir paraugs par interdisciplinārās sadarbības starp neirozinātni un mākslīgo intelektu transformējošo spēku. Izmantojot mašīnmācīšanās potenciālu, pētnieki ne vien paplašina mūsu zināšanas par psihozi, bet arī atver ceļu efektīvākiem iejaukšanās pasākumiem un gaišākiem nākotnes iespējām cilvēkiem, kas saskaras ar garīgās veselības problēmām.
Šis inovatīvais pētījums piedāvā cerību agrīnai psihozes atklāšanai un ļoti izceļ mašīnmācīšanās potenciālu, kas var revolucionizēt garīgās veselības iejaukšanās pasākumus. Ar turpmākiem pētījumiem un attīstību šie rīki varētu dot labākus rezultātus un mērķtiecīgākas ārstēšanas metodes riska grupas indivīdiem.
Ar pirmajā pantā minētā raksta galveno tēmu un informāciju saistīta sadaļa “Bieži uzdotie jautājumi”:
Kurš ir pētījuma galvenais fokuss?
Pētījums koncentrējas uz mašīnmācīšanās rīku un MRI skenējumu izmantošanu, lai prognozētu psihozes attīstību riska grupas indivīdiem. Tā mērķis ir ļaut agrīnām iejaukšanās un mērķtiecīgas aprūpes iespējām, īpaši kritiskos periodos, piemēram, pusaudžībā un agrīnā pieaugušā vecumā.
Cik indivīdu piedalījās pētījumā?
Pētījumā iesaistījās 1 165 klīniski augstās riska grupas indivīdi un 1 029 veselīgās kontroles grupas dalībnieki no 21 dažādām vietām.
Kādu metodi pētnieki izmantoja, lai prognozētu psihozes attīstību?
Pētnieki izmantoja T1 svarāmo smadzeņu MRI skenējumus un statistisku metodi, ko sauc par ComBat, lai pielāgotu vecuma un dzimuma ietekmi. Viņi izveidoja klasifikatoru, kas sasniedza 85% precizitāti apmācības datiem un 73% neatkarīgos apstiprināšanas datu kopās.
Kuras smadzeņu reģionās tika konstatētas visbūtiskākās atšķirības starp indivīdiem, kas vēlāk attīstīja psihozi, un veselīgo kontrolgrupu?
Visbūtiskākās atšķirības tika atrastas priekšējā un temporālajās smadzeņu daļās.
Kādas ir šī pētījuma nozīmes?
Pētījums dod cerību psihozes agrīnai atklāšanai un potenciālam, lai panāktu efektīvākus iejaukšanās pasākumus un mērķtiecīgāku ārstēšanu. Pamatlīmeņa MRI skenējumi varētu prognozēt iznākumus reālajā dzīvē riska grupas indivīdiem.
Kādi turpmākie pētījumi ir nepieciešami?
Autori uzsver nākotnes perspektīvo pētījumu nozīmi, lai novērtētu klasifikatora klīnisko pielietojamību. Viņi arī atgādina par nelineārās vecuma un dzimuma ietekmes novērtēšanu un datu harmonizācijas priekšrocībām no dažādām vietām, izstrādājot prognozējošos modeļus.
Atslēgas terminu vai jargonu definīcijas, kas izmantotas rakstā:
– Psihoze: Garīga izmaiņa, ko raksturo atslēgšanās no realitātes, tostarp halucinācijas un maldinājumi.
– Mašīnmācīšanās: Mākslīgā intelekta nozare, kas ļauj datoriem mācīties un veikt prognozes no datiem bez īpašas programmēšanas.
– Magnētiskās rezonanses attēlveidošana (MRI): Medicīniskā attēlveidošanas tehnika, kas izmanto spēcīgus magnētiskos laukus un radioviļņus, lai ģenerētu detalizētus attēlus par ķermeņa iekšējām struktūrām.
– T1 svarāmie MRI skenējumi: Veids, kādi MRI skenējumi sniedz detalizētu anatomisko informāciju par smadzenēm.
Ieteiktie saistītie resursi:
– Molecular Psychiatry
– Neirozinātne
– Mākslīgais intelekts
The source of the article is from the blog combopop.com.br