ИИ-алгоритмы научили отличать мозг больного депрессией от здорового

В России ученые разработали систему с ИИ, способную выявлять глубокую депрессию с точностью 86%. Этот показатель заметно превосходит результаты традиционной диагностики, позволяя отличать больных людей от здоровых, сообщает РНФ.

Ученые научили искусственный интеллект распознавать депрессию на ранних этапах. Над проектом работали специалисты РЭУ им. Плеханова и ученые из Болгарии при поддержке Российского научного фонда.

Как сообщает РНФ, ранее не было объективных методов для выявления начальных стадий большого депрессивного расстройства. Это заболевание вызывают несколько причин. В мозге нарушается передача сигналов от одной клетки к другой, а внутреннее «воспаление» (окисление) приводит к их гибели.

Чтобы проверить эффективность диагностики с помощью новой вычислительной системы, ученые сформировали две группы по 70 человек. В одной были люди с диагнозом, а в другой — абсолютно здоровые. Ученые проанализировали данные функциональной МРТ с помощью двух алгоритмов. Сначала ИИ находил в мозге конкретные «сбои» (например, в лобной части), которые объясняют особенности в поведении пациента. Затем система сравнивала мозг больных и здоровых людей, вычленяя только ключевые отличия и не отвлекаясь на уникальные особенности каждого отдельного человека.

Это позволило обнаружить важные изменения в структуре мозга. Результат показал, что система распознает заболевание в 86% случаев. Это эффективнее общепринятой диагностики, точность которой составляет около 50%, что схоже со случайным выбором. Кроме того, новая разработка выявила 20 ключевых нейронных связей, участвующих в развитии болезни, в то время как старые подходы позволяли обнаружить всего пять.

Эксперты уверены, что эта разработка существенно улучшит раннюю диагностику и лечение депрессии. В перспективе исследователи намерены использовать этот алгоритм для анализа шизофрении и биполярного расстройства.

Фото: yacobchuk @123RF.com