Международная группа исследователей разработала алгоритм машинного обучения, способный по данным электроэнцефалографии (ЭЭГ) прогнозировать реакцию пациента на лечение препаратом «Сертралин» с точностью 83,7%.
Депрессия — распространенное психическое заболевание, влияющее на благополучие человека. Несмотря на огромное количество существующих медикаментов, многие люди не реагируют на первый или даже второй назначенный им препарат. В результате врачам часто приходится искать эффективное лекарство методом «проб и ошибок», что может занимать месяцы или годы.
По словам исследователя из Нью-Йоркского технологического института (NYIT) Марьям Раван, текущий способ назначения препаратов людям с диагностированной депрессией крайне неэффективен.
«Отсутствие биомаркеров делает эту отрасль медицины зависимой от личных бесед и отчетов пациентов. Мы решили проверить, можно ли использовать ИИ для обеспечения более точных клинических рекомендаций», — сказала она.
Ученые проанализировали данные ЭЭГ 228 пациентов с большим депрессивным расстройством до того, как те начали принимать препараты. Они случайным образом разделили испытуемых на две группы: первым давали плацебо, а вторым — «Сертралин».
Затем исследователи использовали алгоритм машинного обучения для определения пациентов, которые отреагировали на любой из методов лечения.
«[Эффект плацебо] может основываться на вере пациента, убежденности в профессионализме ученых, течении времени или иметь биологическую основу, отражающуюся в измеримых паттернах мозговой активности», — объяснила Раван.
Она добавила, что необходимо улучшить понимание реакции человека на прием «препарата-пустышки». Такая информация способна помочь в лечение тех, кому это пойдет на пользу.
В результате алгоритм машинного обучения натренировался правильно прогнозировать реакцию пациента на плацебо в 83% случаев.
Раван отметила, что ИИ-системам требуются массивные наборы данных для переноса результатов их работы из лаборатории в реальный мир, а в проекте использовался небольшой датасет.
«[Но] если наши алгоритмы действительно так точны, как мы думаем, их применение приведет к значительному повышению эффективности и действенности психиатрического лечения», — заявила она.
По словам исследователя Макмастерского университета Гэри Хейси, команда уже работает над коммерциализацией и более широкой реализацией системы через стартап Digital Medical Experts.
Ученые также изучают возможность использования машинного обучения для выявления людей с суицидальными наклонностями.
«Мы провели исследование с участием 68 человек с диагнозом большое депрессивное расстройство, в ходе которого смогли определить наличие мыслей о самоубийстве с помощью ИИ и данных ЭЭГ с точностью 70%», — сказала Раван.
Команда продолжила тестирование и обучение алгоритмов на большем наборе данных.
Напомним, в сентябре американские ученые занялись разработкой программного обеспечения для диагностики болезней по голосу.
В июле стартап Deep Longevity в сотрудничестве с Гарвардской медицинской школой создал систему с искусственным интеллектом, позволяющую улучшить ментальное здоровье.
В сентябре 2021 года журналисты выяснили, что Apple работает над ИИ-инструментом для диагностики депрессии и аутизма с помощью iPhone.
Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!
