Метод машинного обучения повысил точность диагностики депрессии до 86%

Российские исследователи создали вычислительную систему, основанную на технологиях контрастивного обучения, которая позволяет с точностью до 86% различать пациентов с большим депрессивным расстройством и здоровых людей.

Работа поддержана грантом Российского научного фонда (РНФ) и опубликована в журнале Chaos, Solitons and Fractals.

Анализ данных мозга

Для исследования использовались данные функциональной МРТ 70 пациентов с депрессией и 70 здоровых добровольцев.

Система сначала выделяет ключевые особенности работы мозга, включая изменения в связях лобной коры, а затем сравнивает различия между группами с помощью контрастивного анализа.

Почему это важно

По словам учёных, большое депрессивное расстройство связано с нарушениями работы множества нейронных сетей и биохимических процессов в мозге. Традиционные методы диагностики показывают точность около 50%, что сопоставимо со случайным выбором, тогда как новая система значительно улучшает результат.

Перспективы применения

Авторы отмечают, что разработка может быть использована для ранней диагностики психических заболеваний и перехода к персонализированной медицине.

В дальнейшем планируется адаптация метода для изучения шизофрении, биполярного расстройства и других неврологических нарушений.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX.