Ученые Томского государственного университета и Новосибирского государственного университета разработали нейросетевую систему, способную выявлять признаки депрессии на основе данных электроэнцефалографии и генетических показателей. О создании нового инструмента сообщили в Минобрнауки России.
Читайте: Россиянам готовят новые запреты: что изменится уже в ближайшее время
Авторами разработки стали сотрудник Томского государственного университета Неда Фироз и исследователь Новосибирского государственного университета Александр Савостьянов. В основе решения лежит применение графовых нейронных сетей, которые позволяют анализировать и объединять информацию из разных источников для более точного определения состояния человека.
Разработанная модель получила название «мультимодальный сверточный трансформер». Для ее обучения ученые использовали данные из базы ICBrainDB, включающей сведения о 383 участниках исследования. В выборку вошли 34 человека с диагностированной депрессией и 349 участников без данного расстройства.
После завершения этапа обучения специалисты провели проверку эффективности алгоритма. Согласно результатам тестирования, система смогла правильно определять наличие или отсутствие депрессии в 93 процентах случаев. Такой показатель, по мнению разработчиков, свидетельствует о высокой точности предложенного подхода.
В Минобрнауки подчеркнули, что новая технология не предназначена для замены врача и рассматривается как дополнительный инструмент поддержки принятия решений. Предполагается, что использование нейросети позволит снизить влияние субъективных факторов при постановке диагноза и повысить объективность оценки состояния пациентов.
Особенность разработки заключается в объединении нескольких типов данных в рамках единой модели анализа. Алгоритм одновременно учитывает результаты электроэнцефалографии и генетические характеристики, что дает возможность получать более полную картину и выявлять признаки расстройства на основе совокупности биологических показателей.
Читайте также: