Российские учёные разработали нейросеть для эффективной диагностики депрессии
Как отличить депрессию от других болезней или от сезонной меланхолии? Сибирские учёные Неда Фироз и Александр Савостьянов создали первую в мире нейросеть, которая выявляет симптомы этого расстройства с высокой точностью.
Специалисты предложили диагностировать депрессию, используя графовые нейронные сети (GNN). Последние «воспринимают» набор данных не как линейный список или таблицу, а как сложную «паутину» связей между объектами.
По словам учёных, новый алгоритм умеет анализировать и сопоставлять результаты электроэнцефалографии (ЭЭГ) с информацией о генетических маркерах.
«Главное достоинство алгоритма в том, что он может проанализировать нового пациента и с высокой точностью определить вероятность депрессии, — поясняет Неда Фироз, соавтор разработки из ТГУ. — Компьютер замечает сложные сочетания признаков, которые психиатр без него просто не способен вычислить. Важно: мы не заменяем психиатра, мы даём ему инструмент, чтобы исключить субъективность. Нейросеть — это второе мнение, основанное на чистой математике и физиологии мозга».
Команда протестировала нейросеть на данных о состоянии здоровья 383 человек: 34 пациентов с депрессией и 349 здоровых участников. Результаты показали, что алгоритм в 93% случаев верно выявлял депрессию.
Исследователи надеются, что разработка поможет психиатрам точнее определять состояние пациентов и назначать лечение.
Ранее другие учёные впервые определили, какие клетки мозга могут отвечать за развитие депрессии.
