Как стать автором
Обновить

ИИ спрогнозировал эффективное лечение депрессии на основе паттернов мозговых волн

АлгоритмыИскусственный интеллектЗдоровье
image

Доктор психологических наук Стэнфордского университета Линн Уильямс с коллегами применили алгоритм для определения паттернов мозговых волн, уникальных для людей с депрессией. Эта работа помогла более точно определить, как симптомы заболевания меняются по ходу лечения.

«Современные методы диагностики и лечения депрессии в лучшем случае неточны, и, в основном, полагаются на ответы пациентов при опросе», — говорит Уильямс. Специалисты признают, что нынешнее лечение выполняется «методом проб и ошибок», и иногда это только замедляет процесс выздоровления пациента.

«Мы знаем, что депрессия очень неоднородна и что существует по меньшей мере 1000 уникальных комбинаций симптомов, которые можно диагностировать как депрессию», — отмечает Уильямс. — «Мы обнаружили, что измерения мозговых волн могут помочь определить, какие именно симптомы меняются при лечении антидепрессантами, а какие — нет».

По данным Национального института психического здоровья, депрессия является наиболее распространенным психическим расстройством в Соединенных Штатах, от которого страдали около 7% взрослых в 2017 году. Среди них около половины жили без диагноза.

Для исследования Уильямс были собраны данные от 518 пациентов с диагностированной депрессией. Это были итоги восьми недель лечения одним из трех разных антидепрессантов по семи симптомам заболевания. Данные отдельных симптомов были объединены с индивидуальными записями электроэнцефалографических (ЭЭГ) тестов, которые контролировали электрическую активность в мозге участников. Основываясь на данных о мозговых волнах пациентов, алгоритм успешно предсказал, какие симптомы уходили с лечением.

Уильямс сотрудничала с исследователями ИИ для здравоохранения.

Алгоритм также позволил идентифицировать лиц с клиническими симптомами, связанными с более высоким риском, например, самоубийства. Такого рода симптомы обычно не распознаются врачами при диагностике. Среди них, например, симптом «плохого понимания», когда пациент может не осознавать степень своей болезни.

В 2018 году учёные из Массачусетского технологического института представили модель, которая определяет депрессию по произвольному набору слов пациента, без конкретного набора вопросов. Для обучения нейросети ей предлагали последовательности текстовых и звуковых данных ответов от людей с депрессией и без. Точность диагностирования составила 71%, а полнота выявления болезни — 83% от всех больных в выборке.

В прошлом году шведская компания Flow анонсировала начало продаж наголовного безмедикаментозного гаджета для облегчения симптомов депрессии. Если поместить его на голову и подключить к смартфону с установленной специальной программой, то начинается стимулирование нейронов мозга слабыми электрическими разрядами. Однако у устройства есть ряд противопоказаний к использованию.
См. также:

Теги:стэнфордский университетпсихиатриядепрессиямозговая активностьискусственный интеллектсимптомытерапия
Хабы: Алгоритмы Искусственный интеллект Здоровье
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+9
Просмотры2.5K

Похожие публикации

Лучшие публикации за сутки