ИИ от IBM может предсказать шизофрению, просто изучив кровоток в мозге
Шизофрения в Америке не является особенно распространенным психическим расстройством, затрагивая только 1,2 процента населения или около 3,2 миллиона человек, но её последствия могут быть весьма неприятными. Тем не менее, новаторские исследования, проведенные компанией IBM и Университетом Альберты, в скором времени помогут врачам диагностировать начало заболевания и возможную тяжесть проявления его симптомов с помощью простого МРТ-сканирования и нейронной сети, созданной специально для изучения кровотока в мозге.
«Этот уникальный, инновационный, многодисциплинарный подход открывает новые возможности и способствует нашему пониманию нейробиологии шизофрении, которая может помочь улучшить лечение этой болезни», — сказал доктор Сердар Дурсун, профессор психиатрии и неврологии Университета Альберты.
Исследовательская команда сначала обучила свою нейронную сеть на базе данных по группе из 95 членов, которая включала сканирование как пациентов с шизофренией, так и здоровой контрольной группы. Эти изображения иллюстрировали поток крови через различные части мозга, пока пациенты выполняли простое упражнение на основе аудио. Из этих данных нейронная сеть создала прогностическую модель вероятности того, что пациент страдал от шизофрении, на основе изучения особенностей кровотока. ИИ смог точно различить контрольную группу и пациентов с шизофренией в 74% случаев.
«Мы обнаружили ряд серьезных аномальных связей в мозге, которые можно исследовать в будущем, — продолжил Дурсун, — и модели, созданные ИИ, приближают нас к поиску объективных показателей, основанных на нейровизуализации, которые являются диагностическими и прогностическими маркерами шизофрении».
Более того, модели удалось также предсказать серьёзность проявления симптомов для выявленного заболевания. Эти идеи могут привести исследователей к более эффективным диагностическим инструментам и вариантам лечения. И почему бы и нет? Самый известный ИИ IBM — Watson — уже доказал, что нейронные сети умеют придумывать эффективные схемы лечения рака.
25.07.2017 11:21
