Una red neuronal de Siberia ha aprendido a reconocer la depresión mejor que los modelos anteriores. Científicos rusos han desarrollado un modelo gráfico que permite el análisis conjunto de datos neurofisiológicos y genéticos para la clasificación de la depresión.

El nuevo método de procesamiento de datos utiliza un sistema de grafos, una de las variedades de redes neuronales. Según uno de los desarrolladores, Alexander Savostyanov, se introduce una "muestra de entrenamiento". A la red neuronal se le muestra quién es una persona sana y quién tiene depresión, y se cargan sus genotipos y datos de EEG. Así, la máquina aprende a distinguir uno del otro. Luego se crea una muestra de prueba solo con genotipos y EEG, y la red neuronal debe adivinar por sí misma quién está enfermo y quién sano.

Los científicos lograron recopilar una gran colección de datos que abarca casi toda Siberia, desde el Krai de Altai hasta Buriatia. Se examinaron más de 3 mil personas. A algunos de los sujetos se les tomaron muestras de sangre y epitelio bucal (raspado de la mucosa de la mejilla), se registraron EEG y se realizaron encuestas psicológicas para establecer características psicológicas, incluida la gravedad de los síntomas de depresión. Para el ADN aislado de la sangre y el epitelio bucal, se realizó la secuenciación de 164 loci, sobre la base de la cual se determinaron las desviaciones genéticas del llamado genoma de referencia para cada persona.

¿Por qué esto es un avance en la implementación de la IA en el estudio de la depresión?

La precisión del enfoque basado en grafos resultó ser significativamente mayor que la de las arquitecturas de redes neuronales que los científicos habían probado anteriormente. Si antes la precisión en el reconocimiento de la depresión era de aproximadamente el 86%, ahora supera el 96%.

Además, la red neuronal arrojó menos resultados falsos negativos que los modelos probados anteriormente. Esto es especialmente valioso en el contexto del cribado de enfermedades psicológicas, donde el costo de tales errores puede ser alto: es mucho más peligroso no detectar la depresión en una persona cuando la tiene, que diagnosticarla erróneamente.

Los especialistas de la Tomsk State University, el Research Institute of Neurosciences and Medicine (NIINM), el FIPS "Institute of Cytology and Genetics SB RAS" (FIPS ICG SB RAS) y la Novosibirsk State University trabajaron en la red neuronal.