Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
ЧС ИНФО

Томскую нейросеть научили определять депрессию у людей

Учёным Томского государственного университета впервые удалось объединить в одном алгоритме данные электроэнцефалографии и генетические маркеры, которые большинство подходов анализируют по отдельности. Нейросеть научилась определять наличие расстройства с точностью 93%, что создает основу для более объективной диагностики в психиатрии. Большинство существующих методов обрабатывают данные нейрофизиологии и генетики по отдельности, хотя депрессия возникает из‑за сложного взаимодействия этих уровней. Использование графовых нейронных сетей позволяет связать данные в единую сеть, улавливая все закономерности. «Когда пациент приходит на прием, врач с помощью психометрических шкал и опросов оценивает состояние человека, а затем отправляет на проверку мозговой активности (ЭЭГ) и сдачу крови на генетику, — рассказала младший научный сотрудник лаборатории анализа данных физики высоких энергий физического факультета ТГУ Неда Фироз. — Все данные фиксируются в таблице по отдельности, а потом собираю

Учёным Томского государственного университета впервые удалось объединить в одном алгоритме данные электроэнцефалографии и генетические маркеры, которые большинство подходов анализируют по отдельности. Нейросеть научилась определять наличие расстройства с точностью 93%, что создает основу для более объективной диагностики в психиатрии.

Большинство существующих методов обрабатывают данные нейрофизиологии и генетики по отдельности, хотя депрессия возникает из‑за сложного взаимодействия этих уровней. Использование графовых нейронных сетей позволяет связать данные в единую сеть, улавливая все закономерности.

«Когда пациент приходит на прием, врач с помощью психометрических шкал и опросов оценивает состояние человека, а затем отправляет на проверку мозговой активности (ЭЭГ) и сдачу крови на генетику, — рассказала младший научный сотрудник лаборатории анализа данных физики высоких энергий физического факультета ТГУ Неда Фироз. — Все данные фиксируются в таблице по отдельности, а потом собираются в единую формулу. Мы разработали специальную модель, которая одновременно обрабатывает и ЭЭГ, и генетику — она называется мультимодальный свёрточный трансформер».

Для исследования были взяты данные 383 участников (34 с депрессией и 349 здоровых) из открытого специализированного набора ICBrainDB. В 93% случаев нейросеть верно отличала депрессию от нормы и почти никогда не ошибалась.

Разработанная модель станет основой для автоматизированной диагностики депрессии и поможет врачам объективно определять диагноз. «Чтобы анализировать ЭЭГ, я использовала нейросети, которые умеют сжимать и восстанавливать сигнал, а потом объединяла их с генетическими данными. Так мы точнее предсказывали депрессию, алгоритм превосходил многие стандартные клинические шкалы, — дополнила Неда Фироз. — Главное достоинство алгоритма в том, что он может проанализировать нового пациента и с высокой точностью определить вероятность депрессии. Компьютер замечает сложные сочетания признаков, которые психиатр без него просто не способен вычислить».

Как отмечает ученый, нейросеть не заменяет психиатров. Ученые разработали для них инструмент, чтобы исключить субъективность. Нейросеть — это второе мнение, основанное на чистой математике и физиологии мозга.

Наука
7 млн интересуются