Могут ли нейронные сети определять психоз лучше психиатров?

Искусственный интеллект продолжает развиваться не только в области математических и статистических вычислений, поиска и распознавания текста и речи, программирования, но еще и в медицине. Недавно ученые уже представляли системы нейронных сетей, способные с поразительной точностью определять патологию по рентгеновским снимкам и пленкам ЭКГ. Однако инженеры из Исследовательской группы IBM по вычислительной психиатрии и нейровизуализации (IBM Research team for Computational Psychiatry and Neuroimaging), США, пошли еще дальше, разработав алгоритм установления диагноза лицам с психоневротическими нарушениями. Результаты их работы опубликованы в журнале «World Psychiatry».

Зачастую установить диагноз шизофрении, определенных психозов и других психических заболеваний очень непросто из-за субъективности. Даже  квалифицированные специалисты могут по-разному интерпретировать результаты опроса и общения с одним и тем же пациентом.

Так было до сих пор, но ученые из Исследовательской группы IBM решили это исправить. Они разработали искусственный интеллект, способный предсказать с довольно высокой точностью начало развития психоза у пациента, преодолевая проблему интерпретаций и оценок у разных специалистов.

Свои предположения исследователи  построили на исследованиях 2015 г., проведенных IBM, которые продемонстрировали способность искусственного интеллекта распознавать различия в речи пациентов, у которых впоследствии развился психоз, по сравнению с теми, кто был психически здоров. В частности, инженеры смогли «научить» компьютер распознавать такие особенности речи, как «бедность» и «перескакивание идей», с помощью метода искусственного интеллекта под названием «обработка естественного языка». Оценка речи велась с помощью монологов пациентов, которые рассказывали о себе.

В новом исследовании ученые оценивали куда большую группу пациентов, задействованных в иной речевой активности: участников попросили пересказать историю, о которой они только что прочитали. Используя прошлые технические наработки, специалисты сумели создать улучшенную модель речевых симптомов у пациентов. В результате новая система предсказывала развитие психотических расстройств с точностью в 83%.

Руководитель исследования Гильермо Сеччи (Guillermo Cecchi) считает, что традиционные подходы к оценке пациентов крайне субъективны. Использование искусственного интеллекта  и машинного обучения в качестве инструментов так называемой вычислительной психиатрии сможет устранить эту субъективность, а также улучшить шансы точной оценки состояния пациента.

По материалам medicalxpress.com

Бажаєте завжди бути в курсі останніх новин фармацевтичної галузі?
Тоді підписуйтесь на «Щотижневик АПТЕКА» в соціальних мережах!