Депрессию, которую часто сложно точно диагностировать, теперь предлагают выявлять по снимкам мозга. Российские учёные разработали алгоритм, который по данным МРТ отличает пациентов с клинической депрессией от здоровых людей с точностью до 86%. О разработке сообщила пресс-служба Российский научный фонд.

По словам главного научного сотрудника НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений РЭУ имени Г. В. Плеханова Семён Куркин, создан инструмент для ранней диагностики депрессии — одной из наиболее распространённых причин нетрудоспособности.

Метод позволяет находить скрытые нарушения во взаимодействии крупных сетей мозга, которые не выявляются традиционными способами диагностики.

Большое депрессивное расстройство сопровождается изменениями в работе отдельных зон мозга. Эти изменения можно увидеть на МРТ или с помощью функциональной диагностики, но раньше их было сложно точно интерпретировать.

В новом подходе используются сразу две технологии машинного обучения, которые анализируют одни и те же МРТ-снимки. Первая изучает, как устроены нейронные сети мозга и какие из них сильнее всего связаны с изменениями в поведении человека. Вторая — контрастивный подход, который сравнивает эти особенности у пациентов с депрессией и у других людей.

В сочетании эти методы позволяют выявлять небольшие, но клинически важные изменения в структуре мозга. Именно это и даёт точность до 86%, что заметно выше большинства существующих алгоритмов, которые обычно показывают около 50% или ниже.

По словам исследователей, такой подход открывает путь к более персонализированному лечению и может повысить качество жизни пациентов, а также снизить социально-экономическое бремя заболевания.

В дальнейшем учёные планируют применять этот метод и для других заболеваний — например, шизофрении и биполярного расстройства.

По данным Всемирной организации здравоохранения, депрессией страдают более 330 млн человек по всему миру. При этом значительная часть пациентов — молодые люди в возрасте от 15 до 29 лет.