En el SPIEF, la rectora de Skoltech, Yulia Gorbunova, declaró que la inteligencia artificial no eliminará puestos de trabajo, sino que creará otros nuevos, siempre que los especialistas aprendan a trabajar en la intersección de diferentes campos. Como ejemplo, citó el desarrollo de jóvenes científicos del instituto: encontraron una manera de evaluar el riesgo de desarrollar depresión a partir de marcadores en la sangre.
Científicos de Skoltech descubrieron que la gravedad de los síntomas de la depresión está relacionada con cambios en ciertas moléculas de grasa (lípidos) en el plasma. Basándose en estos datos, crearon un modelo que distingue a las personas con síntomas pronunciados de aquellas que no presentan tales signos.
Los investigadores analizaron la sangre de 604 residentes de la ciudad y compararon el contenido de lípidos con los resultados de cuestionarios en los que los participantes evaluaron los signos de ansiedad y depresión. Por separado, estudiaron muestras de 32 pacientes con depresión clínica y 21 personas sanas. Los científicos encontraron ocho lípidos cuyo contenido estaba relacionado con la gravedad de los síntomas depresivos. Además, los cambios en los voluntarios con puntuaciones altas eran similares al patrón encontrado en pacientes con un diagnóstico confirmado.
El trabajo forma parte de un proyecto más amplio de Skoltech para crear un método objetivo de evaluación del riesgo de trastornos mentales basado en los lípidos sanguíneos. La investigación se lleva a cabo en colaboración con el Hospital Clínico Psiquiátrico No. 1 que lleva el nombre de N. A. Alekseev y el Centro de Tecnologías Innovadoras en Salud de Moscow. El equipo de científicos también investiga si estos marcadores pueden distinguir los trastornos depresivos de la esquizofrenia.
En un estudio posterior, los científicos examinaron la sangre de 416 pacientes con trastornos mentales y 272 personas sanas de Moscow y Ufa. Encontraron 107 moléculas de grasa que cambiaban tanto en la depresión como en la esquizofrenia, y otras 37 que cambiaban solo en una de estas condiciones. Basándose en estos datos, el algoritmo aprendió a distinguir el trastorno depresivo mayor de la esquizofrenia con una precisión de aproximadamente el 83%. Además, Skoltech informó que el sistema de evaluación temprana de riesgos mostró una precisión del 93% en una muestra general de casi 5 mil personas.