AI識(shí)別精神分裂癥的準(zhǔn)確性為87％

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阿爾伯塔大學(xué)的研究人員已經(jīng)開辟了一種新的基于AI的軟件-具有多重分裂的精神分裂癥預(yù)測綜合算法(EMPaSchiz)-使醫(yī)生能夠在fMRI掃描中以87%的準(zhǔn)確度識(shí)別精神分裂癥。他們的研究發(fā)表在NJP精神分裂癥上。

首席研究員Sunil Kalmady博士在一份準(zhǔn)備好的聲明中表示：“精神分裂癥的特征是患者可能同時(shí)浮現(xiàn)的癥狀。” “具有相同診斷的兩個(gè)人可能仍會(huì)表現(xiàn)出不同的癥狀。這通常會(huì)導(dǎo)致誤診。在這種情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠驅(qū)動(dòng)一種基于證據(jù)的方法，該方法可以在大腦掃描中查看成千上萬個(gè)特征，從而得出最佳預(yù)測。”
目前，大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都是基于靜止?fàn)顟B(tài)fMRI掃描來識(shí)別精神分裂癥的，而Kalmady的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也是如此。
所不同的是，卡爾馬迪的AI工具是針對(duì)被診斷患有精神分裂癥但未用于治療精神疾病的患者的培訓(xùn) 。這將同意醫(yī)生在較早階段治療精神分裂癥。
【AI識(shí)別精神分裂癥的準(zhǔn)確性為87％】Kalmady及其同事使用了81名患者的靜息狀態(tài)FMRI數(shù)據(jù) ，這些患者從未接受過任何精神藥物治療，包括抗精神病藥。此外，研究人員招募了92位年齡和性別相匹配的健康志愿者，并進(jìn)行了篩查以排除精神病學(xué)診斷。兩個(gè)隊(duì)列中的所有受試者均接受了功能磁共振成像。
“據(jù)我們所知，EMPaSchiz是第一個(gè)被報(bào)道的，僅針對(duì)來自確診為精神分裂癥的未經(jīng)藥物治療的患者的數(shù)據(jù)進(jìn)行了培訓(xùn)和驗(yàn)證， ” Kalmady及其同事寫道。“該方法依賴于MRI采集的單一方式，并且可以輕松擴(kuò)大規(guī)模，而無需從傳入的訓(xùn)練圖像中重建碎片圖。”

在功能磁共振成像之后，研究人員實(shí)施了EMPaSchiz，該模型根據(jù)區(qū)域活動(dòng)和功能連通性的特征堆疊了來自“單源”模型的預(yù)測。總體而言，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率達(dá)87% 。
Kalmady及其同事指出，他們的AI工具優(yōu)于以前的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，后者僅顯示74%的準(zhǔn)確性。
另一項(xiàng)研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)可通過MRI掃描確定患者是否患有精神分裂癥，準(zhǔn)確率達(dá)78% 。

Kalmady等人說：“這里報(bào)道的工作可能表明朝著生物學(xué)上更明智的診斷邁出了有益的一步，因?yàn)樗婕伴_辟基于客觀神經(jīng)生物學(xué)特征來預(yù)測當(dāng)前精神病診斷的算法。” 寫道。“這種方法還可以為我們提供評(píng)估臨床診斷有效性的框架。”
研究人員希翼他們的結(jié)果也能轉(zhuǎn)化為其他精神病，并用于預(yù)測治療反應(yīng) 。

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