Ново проучване, публикувано в Molecular Psychiatry, демонстрира как алгоритъм за машинно обучение с изкуствен интелект, разработен от екип на University of Tokyo и техни колеги, може да предсказва риска от психоза по изображения на мозъка.

National Institute of Mental Health (NIMH) определя психозата като съвкупност от симптоми като заблуди, погрешни убеждения и халюцинации, които оказват влияние върху контакта на човека с реалността. Според оценките на NIMH годишно от 15 до 100 души на 100 000 развиват психоза, като често преди да се случи това, могат да настъпят промени в поведението - отдръпване в обществото, намалена лична чистота или грижа за себе си, проблеми с отделянето на фантазиите от реалността, затруднено логично или ясно мислене, параноя, подозрителност, проблеми със съня и други.

Психозата може да се дължи на редица неща като генетични рискови фактори; проблеми в развитието на мозъка; излагане на стрес или травма; психични заболявания като тежка депресия, биполярно разстройство и шизофрения; недоспиване; злоупотреба с алкохол или наркотици. Психозата може да бъде симптом на други заболявания като болестта на Алцхаймер, деменцията и болестта на Паркинсон.

Ранното откриване на психозата често води до по-благоприятни резултати при възстановяването, акцентират от NIMH. Така че наличието на начин за прогнозиране на нейната поява, преди човек да преживее психотичен епизод, с помощта на машинно обучение с изкуствен интелект, може да подобри значително лечението на пациентите.

Въпреки обещаващия напредък, термоядреният синтез е далеч от това да стане достъпен за масова употреба

Учени решиха ключов проблем на термоядрения синтез с помощта на AI

"Парадигмата на клиничния висок риск се използва широко с цел подобряване на ранното откриване и превенция на психотични разстройства", пише авторът на изследването Шинсуке Коике, който работи със свои колеги от 21 институции от Япония, Испания, Германия, Великобритания, Италия, Норвегия, Швеция, Дания, САЩ, Канада, Китай, Южна Корея, Швейцария, Русия, Сингапур и Нидерландия.

Учените разработват алгоритъм за машинно обучение с изкуствен интелект, като използват данни от магнитно-резонансно сканиране на мозъка на хора с висок клиничен риск, които по-късно са получили психоза, от 21 обекта на работната група ENIGMA Clinical High Risk for Psychosis. Използваният алгоритъм за машинно обучение с изкуствен интелект е XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) - мащабируема софтуерна библиотека с отворен код за разпределени алгоритми за дървета на решенията с градиентно усилване (GBDT).

XGBoost е базиран на паралелно подсилване на дърветата на решенията и се използва широко за проблеми, свързани с класификация, класиране и регресия. Изследователите разработват класификатор с изкуствен интелект, за да идентифицират ключовите характеристики, които да могат да обобщят.

"Точността на класификатора върху обучаващите и независимите потвърждаващи набори от данни беше съответно 85% и 73%", съобщават изследователите.

Profit.bg

AI компания разработва софтуер за откриване на хиперзвукови ракети

Магнитно-резонансното сканиране на мозъка на хора с клинично висок риск от психоза в други изследвания е показало структурни различия в мозъка, а именно в намалено сиво вещество в медиалната и горната темпорална и медиалната фронтална кора. За настоящото проучване изследователите са установили, че горната темпорална, инсулата и горната фронтална област са мозъчните региони, които са помогнали най-много на алгоритъма при класифицирането на здравите контроли и високорисковите участници, които по-късно водят до психоза.

"Тези резултати предполагат, че когато се разглежда развитието на мозъка в юношеска възраст, изходното сканиране с ЯМР може да бъде полезно за определяне на възможността от появата на психози в бъдеще", заключават учените.