Сибирские ученые показали, что алгоритмы на основе глубокой нейронной сети наиболее перспективны для прогнозирования развития шизофрении. Полученные результаты в будущем могут стать основой для создания новых лабораторных методов диагностики психического расстройства. В научном проекте приняли участие сотрудники подведомственных Минобрнауки России Томского национального исследовательского медицинского центра (НИМЦ), Института химической биологии и фундаментальной медицины (ИХБФМ) СО РАН и Института ядерной физики имени Г. И. Будкера СО РАН. Исследователи сравнили пять видов алгоритмов, чтобы найти наиболее перспективный: прогностические модели были построены с использованием алгоритмов, основанных на логистической регрессии, глубоких нейронных сетях, деревьях решений, методе опорных векторов и классификаторе алгоритмов k-ближайших соседей. В качестве предикторов использовались периферические маркеры иммуновоспаления: хемокины, цитокины и ростовые факторы. В тестировании различных модел
Российские ученые нашли эффективный алгоритм для прогнозирования развития шизофрении
11 августа 202311 авг 2023
123
2 мин