Российские учёные создали программный комплекс на базе искусственного интеллекта для определения склонности к депрессивным состояниям. Согласно заявлению разработчиков, его эффективность в распознавании недуга превышает отметку в 96%. Данная методика сочетает исследование электрической активности мозга (ЭЭГ) и генетического профиля пациента, что обеспечивает более надёжные результаты диагностики. Об этом сообщаетсообщает ТАСС со ссылкой на публикацию Сибирского отделения Российской академии наук «Наука в Сибири».
Один из разработчиков проекта, научный работник Александр Савостьянов, пояснил, что ключевым элементом разработки является графовая нейронная сеть — особый тип алгоритмов машинного обучения, позволяющий выявлять сложные связи между разнородными данными.
От спортивного зала – к аптеке! Широко используемая добавка удивила исследователей своей действенностью в борьбе с депрессией. «Розовые очки» больше не нужны: научный прорыв позволил создать линзы с терапевтическим эффектом при депрессии Употребление кофе в объеме одного литра может помочь справиться с подавленным состоянием и чувством беспокойства: исследователи поделились информацией о благотворном воздействии этого напитка на психологическое состояние человека.
На начальном этапе ознакомления с программой демонстрируются итоги проверок пациентов, которым диагностировали депрессией и совершенно здоровых участников. Нейронная сеть анализирует данные электроэнцефалограммы и сведения о генетическом коде испытуемых, чтобы затем научиться определять типичные признаки. После этого алгоритм тестируется на другой группе людей, где он должен самостоятельно установить наличие или отсутствие недуга.
Читайте Men Today в MAX
Для разработки этой модели была создана одна из самых обширных в Российской Федерации баз данных для подобных научных работ. В рамках данной инициативы приняло участие свыше трех тысяч жителей Сибирского региона — от территории Алтай до Республики Бурятия.
В рамках исследования от участников брали образцы крови и тканей внутренней поверхности щеки, фиксировали активность мозга посредством электроэнцефалограммы и проводили психологическую оценку. Также ученые изучили 164 участка генома для определения генетических маркеров, которые могут указывать на предрасположенность к депрессии.
Авторы исследования отмечают, что предыдущие разработки подобных систем демонстрировали эффективность примерно в 86%. Представленный новый метод достиг точности свыше 96%, значительно улучшив результаты. При этом алгоритм стал реже давать ложноотрицательные заключения, что делает его перспективным инструментом для проведения широкомасштабного обследования населения.
Специалисты отмечают, что каждый из применяемых подходов имеет свои серьезные недостатки. Изучение генов позволяет определить генетическую уязвимость к психическим заболеваниям, но мало учитывает воздействие внешних факторов и личного опыта.
Электроэнцефалография дает представление о функционировании мозга в данный момент времени, однако ее показатели подвержены влиянию различных факторов, таких как эмоциональное напряжение, утомление или физические ощущения.
Сопоставление данных из двух различных источников помогает нивелировать слабости каждого подхода и формирует более всестороннее представление о здоровье индивидуума. Разработчики утверждают, что именно такой интегрированный метод значительно повышает достоверность диагностики.
Читайте Men Today в MAX
Это звучит многообещающе, и лабораторные испытания подобных систем регулярно демонстрируют впечатляющие показатели. Тем не менее, за пределами контролируемых условий лаборатории точность работы искусственного интеллекта существенно снижается, а исследователи испытывают серьезные проблемы. В связи с этим, ученые полагают, что наибольшую эффективность ИИ может проявить не в первичной диагностике, а при оценке вероятности успеха терапии. .
Главное преимущество прогнозов заключается в том, что они не обязаны соответствовать действительности – это и есть их суть.