211service.com
Jak uczenie maszynowe może pomóc w walce z depresją
Depresja to stan o prostym brzmieniu, którego pochodzenie nie jest w pełni zrozumiałe. Teraz uczenie maszynowe może umożliwić naukowcom rozwikłanie niektórych z jego tajemnic w celu zapewnienia lepszego leczenia.
Aby u pacjentów zdiagnozowano ciężkie zaburzenie depresyjne, które uważa się za wynik połączenia czynników genetycznych, środowiskowych i psychologicznych, muszą oni wykazywać kilka długa lista objawów, takich jak zmęczenie lub brak koncentracji. Po zdiagnozowaniu mogą otrzymać terapię poznawczo-behawioralną lub leki, które pomogą złagodzić ich stan. Ale nie każde leczenie działa na każdego pacjenta, ponieważ objawy mogą się znacznie różnić.
Ostatnio wielu badaczy sztucznej inteligencji zaczęło opracowywać sposoby zastosowania uczenia maszynowego w sytuacjach medycznych. Takie podejścia są w stanie dostrzec trendy i szczegóły w ogromnych zestawach danych, których ludzie nigdy nie byliby w stanie, wydobyć wyniki, które można wykorzystać do diagnozowania innych pacjentów. ten Nowojorczyk ostatnio biegłem szczególnie ciekawy esej o wykorzystaniu techniki do diagnozowania na podstawie skanów medycznych.
Podobne podejście stosuje się, aby rzucić światło na depresję. A badanie opublikowane w Badania psychiatryczne na początku tego roku wykazano, że skany MRI mogą być analizowane przez algorytmy uczenia maszynowego, aby ustalić prawdopodobieństwo, że ktoś cierpi na tę chorobę. Identyfikując subtelne różnice w skanach osób, które cierpiały i nie, zespół odkrył, że był w stanie zidentyfikować niewidocznych pacjentów cierpiących na poważne zaburzenie depresyjne na podstawie skanów MRI z około 75% dokładnością.
Może ciekawiej, Raporty Vox że naukowcy z Weill Cornell Medical College podążają podobną drogą, aby zidentyfikować różne rodzaje depresji. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego, które analizują dane uchwycone, gdy mózg jest w stanie spoczynku, naukowcy byli w stanie sklasyfikować cztery różne podtypy stanu, które manifestują się jako różne mieszanki lęku i braku przyjemności.
Oczywiście nie wszystkie próby wywnioskowania tak precyzyjnych diagnoz na podstawie skanów MRI były skuteczne w przeszłości. Ale użycie sztucznej inteligencji zapewnia znacznie większe szanse na wykrycie sygnału niż wtedy, gdy poszczególni lekarze zagłębiają się w skany. Eksperymenty potwierdzają przynajmniej istnienie różnych rodzajów depresji.
Podejście to może być tylko częścią szerszej próby wykorzystania uczenia maszynowego do wykrywania subtelnych wskazówek związanych z chorobą. Na przykład badacze z Langone Medical Center na Uniwersytecie Nowojorskim wykorzystują techniki uczenia maszynowego, aby wybrać wzorce głosowe, które są charakterystyczne dla osób z depresją, a także z chorobami takimi jak PTSD.
Według Voxa pomysł, że może istnieć wiele rodzajów depresji, może okazać się przydatny. Zauważa inny ostatnie badania przeprowadzone przez naukowców z Emory University, którzy odkryli, że uczenie maszynowe było w stanie zidentyfikować różne wzorce aktywności mózgu w skanach fMRI, które korelowały ze skutecznością różnych form leczenia.
Innymi słowy, możliwe jest nie tylko wykorzystanie sztucznej inteligencji do identyfikacji unikalnych rodzajów depresji, ale także ustalenie najlepszego sposobu ich leczenia. Takie podejścia są wciąż dalekie od zapewnienia klinicznie istotnych wyników, ale pokazują, że możliwe jest zidentyfikowanie lepszych sposobów pomocy chorym w przyszłości.
W międzyczasie niektórzy badacze próbują również opracować sztuczną inteligencję, aby upewnić się, że depresja nie prowadzi do tragicznych skutków, takich jak samookaleczenie lub samobójstwo. Na przykład w zeszłym miesiącu Przewodowy zgłoszone że naukowcy z Florida State University opracowali oprogramowanie do uczenia maszynowego, które analizuje wzorce w dokumentacji medycznej, aby wskazać pacjentów, którzy mogą być narażeni na myśli samobójcze. Facebook twierdzi, że może zrobić coś podobnego, analizując treści użytkowników – ale dopiero okaże się, jak skuteczne mogą być jego interwencje.
(Czytaj więcej: głos , Przewodowy , Nowojorczyk , wielkie pytania dotyczące narzędzi zapobiegania samobójstwom Facebooka, technika analizy głosu może zdiagnozować chorobę )