Científicos de la Universidad Estatal de Tomsk (TSU) y la Universidad Estatal de Novosibirsk (NSU) han desarrollado un nuevo método para diagnosticar la etapa temprana de la depresión basado en redes neuronales de grafos (GNN, diseñadas para trabajar con datos). Su precisión es del 93%, según informó el servicio de prensa del Ministerio de Educación y Ciencia de la Federación Rusa.
Por primera vez en el mundo, los investigadores lograron combinar datos de electroencefalografía (EEG) y marcadores genéticos en un solo algoritmo. La red neuronal aprendió a determinar la presencia del trastorno.
Neda Firoz, empleada de la Facultad de Física de TSU, explicó que un psiquiatra generalmente evalúa el estado del paciente utilizando escalas psicométricas y encuestas. Luego, prescribe un electroencefalograma (verificación de la actividad cerebral) y un análisis de sangre para detectar anomalías genéticas.
El uso de redes neuronales de grafos permite integrar estos datos en un sistema unificado y encontrar interconexiones. Este método sentará las bases para el diagnóstico automatizado de la depresión, añadió la especialista.
La computadora detecta combinaciones complejas de signos que un psiquiatra simplemente no podría calcular sin ella.
La red neuronal produce un resultado basado en matemáticas puras. Por lo tanto, el psiquiatra obtendrá una herramienta que excluye el factor humano, concluyó Firoz.
Para el estudio se utilizó información de 383 pacientes del conjunto de datos ICBrainDB (preparado por científicos de TSU y NSU). A 34 de ellos se les había diagnosticado previamente depresión. En la gran mayoría de los casos, la red neuronal diagnosticó correctamente.
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