De nieuwste technologie verandert de geestelijke gezondheidszorg, aangezien een recente studie een baanbrekend machine learning-instrument onthult dat de ontwikkeling van psychose kan voorspellen. Door het analyseren van MRI-hersenscans kan deze innovatieve classifier effectief onderscheid maken tussen individuen die risico lopen op het ontwikkelen van psychose en degenen die dat niet doen.
De studie, uitgevoerd door een internationaal consortium van onderzoekers, waaronder experts van de Universiteit van Tokio, onderzocht meer dan 2000 deelnemers uit verschillende delen van de wereld. Onder de deelnemers waren ongeveer de helft klinisch hoog-risico individuen voor psychose geïdentificeerd. De classifier toonde indrukwekkende nauwkeurigheid, waarbij het correct onderscheid maakte tussen degenen die later duidelijke psychotische symptomen zouden ervaren en degenen die dat niet zouden doen. Tijdens de training bereikte het een nauwkeurigheidspercentage van 85%, wat iets verminderde tot 73% bij blootstelling aan nieuwe gegevens. De bevindingen zijn gepubliceerd in het vooraanstaande tijdschrift Molecular Psychiatry.
Dit baanbrekende instrument kan van onschatbare waarde zijn in klinische settings, omdat het vroege interventie bij personen met een risico op psychose mogelijk maakt. Hoewel psychose waanideeën, hallucinaties en onsamenhangend denken kan omvatten, zijn de oorzaken veelzijdig en gevarieerd. Factoren zoals ziekte, letsel, trauma, alcohol- en drugsgebruik, medicatie en genetische aanleg kunnen allemaal bijdragen tot de ontwikkeling ervan. Door mensen met een risico te identificeren, kunnen clinici tijdige en gerichte interventies bieden, waardoor de uitkomsten aanzienlijk worden verbeterd en de negatieve impact op hun leven wordt geminimaliseerd.
Hoogleraar Shinsuke Koike van de Graduate School of Arts and Sciences aan de Universiteit van Tokio benadrukte het belang van dit onderzoek. Hij benadrukte dat slechts ongeveer 30% van de hoog-risico individuen uiteindelijk psychotische symptomen ontwikkelt, waardoor de overige 70% onzeker is over hun toekomst. Om clinici beter te ondersteunen in hun identificatieproces, wordt de integratie van biologische markers naast traditionele symptoomevaluaties essentieel.
Aangezien de meest voorkomende leeftijd voor de eerste episode van psychose zich voordoet tijdens de adolescentie of vroege volwassenheid, kan het moeilijk zijn om jonge mensen die hulp nodig hebben te identificeren. Echter, met de komst van dit machine learning-instrument kunnen gezondheidsprofessionals proactief ingrijpen en ondersteuning bieden aan degenen die het meeste risico lopen. Dit markeert een belangrijke stap voorwaarts in het onderzoek en de behandeling van geestelijke gezondheid.
Bron: Zhu et al./Molecular Psychiatry
FAQ
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni