Российские учёные разработали метод диагностики большого депрессивного расстройства на основе анализа МРТ-снимков с точностью около 86%, сообщает ТАСС. Этот подход, предложенный в НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений РЭУ им. Плеханова, позволяет выявлять скрытые нарушения в работе мозга на ранних стадиях.
Главный научный сотрудник Семён Куркин подчеркнул, что метод является объективным и интерпретируемым инструментом для ранней диагностики депрессии — одной из причин нетрудоспособности среди населения. Новый метод способен обнаруживать скрытые нарушения в работе крупных сетей мозга, которые трудно выявить с помощью традиционных диагностических методов.
Исследователи использовали два метода машинного обучения: первый анализирует особенности сетевой организации мозга, отражающие изменения в поведении, а второй выявляет различия между пациентами с депрессией и здоровыми людьми. Эти подходы позволили обнаружить незначительные, но клинически значимые изменения в структуре мозга, что превосходит точность существующих алгоритмов, многие из которых имеют показатели ниже 50%.
Разработанный алгоритм открывает перспективы для персонализированного лечения депрессии, улучшая качество жизни пациентов и снижая социально-экономическое бремя заболевания. В будущем планируется его применение для диагностики других психических расстройств, таких как шизофрения и биполярное расстройство.
По данным ВОЗ, более 330 миллионов человек страдают от депрессии, и многие из них — молодые люди в возрасте 15 – 29 лет.
И хотя разработано значительное количество антидепрессантов, многие из них имеют серьёзные побочные эффекты и могут вызывать зависимость.
Свежие комментарии