В России разработали нейросеть для диагностики депрессии
AI Изображение создано с помощью ИИ и носит иллюстративный характер
В Новосибирске 6 августа представили нейросеть, которая по генетическим данным и электроэнцефалограмме распознаёт депрессию. Разработка описана в официальном издании Сибирского отделения РАН «Наука в Сибири». Данную информацию сообщает портал ТАСС.
Автор алгоритма, Александр Савостьянов, поделился деталями. На вход нейросети подают обучающую выборку: генотипы и ЭЭГ здоровых людей и пациентов с депрессией. Машина учится отличать их, а затем на тестовой выборке сама определяет больных.
Для сбора данных учёные обследовали свыше трех тысяч человек на территории от Алтая до Бурятии. У добровольцев брали кровь и соскоб со слизистой щеки, записывали ЭЭГ и проводили психологические опросы. ДНК каждого участника секвенировали по 164 локусам.
Точность новой модели превысила 96%, тогда как предыдущие архитектуры показывали около 86%. Нейросеть реже даёт ложноотрицательные результаты, что важно для скрининга: пропущенная депрессия опаснее ошибочного диагноза.
Савостьянов отметил, что генотип сам по себе предсказывает склонность к болезни не слишком точно, а ЭЭГ отражает только текущее состояние. На электроэнцефалограмму влияют голод или плохое самочувствие. Был случай, когда аномалии вызвало недавнее удаление зуба. Совместный анализ генетических, нейрофизиологических и поведенческих данных делает диагностику надёжнее.
