Ученые Томского государственного университета (ТГУ) и Новосибирского государственного университета (НГУ) разработали новый метод диагностики ранней стадии депрессии на основе графовых нейронных сетей (GNN, предназначены для работы с данными). Его точность составляет 93%, сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ.
Впервые в мире исследователям удалось объединить в одном алгоритме данные электроэнцефалографии (ЭЭГ) и генетические маркеры. Нейросеть научилась определять наличие расстройства.
Сотрудник физического факультета ТГУ Неда Фироз пояснила, что психиатр обычно оценивает состояние пациента с помощью психометрических шкал и опросов. Затем он назначает электроэнцефалограмму (проверка мозговой активности) и сдачу крови на генетические отклонения.
Использование графовых нейронных сетей позволяет интегрировать эти данные в единую систему и найти взаимосвязь. Этот метод станет основой для автоматизированной диагностики депрессии, добавила специалист.
Компьютер замечает сложные сочетания признаков, которые психиатр без него просто не способен вычислить.
Нейросеть выдает результат, который основан на чистой математике. Поэтому психиатр получит инструмент, который исключает человеческий фактор, подытожила Фироз.
Для исследования была взята информация о 383 пациентах из набора данных ICBrainDB (подготовлен учёными ТГУ и НГУ). У 34 из них ранее диагностировали депрессию. В подавляющем большинстве случаев нейросеть верно поставила диагноз.
Комментарии