Алгоритмы машинного обучения уже зарекомендовали себя как эффективный инструмент для прогнозирования и диагностики в медицине. Правда, "специализировался" искусственный интеллект в основном на физиологических аспектах здоровья (скажем, составлял прогнозы о развитии рака). Теперь же учёные решили проверить, насколько алгоритмы хороши в работе с более "тонкими материями" – в области психиатрии.
Международная научная группа под руководством профессора Стивена Вуда (Stephen Wood) из австралийского Национального центра передового опыта в области психического здоровья молодёжи Ориген показала, что искусственный интеллект может с высокой точностью прогнозировать социальное поведение людей с депрессией и высоким риском развития психоза.
Авторы работы сравнивали три метода прогнозирования так называемых социальных результатов пациентов (например, открытость к социальным контактам и способность создавать и поддерживать отношения с другими людьми). В "соревновании" участвовали клинические методы, нейровизуальные и методы машинного обучения. В первых двух случаях прогнозы составляли врачи.
В каждом из подходов в качестве основы использовались одни и те же данные – результаты визуализации активности головного мозга пациентов и анализ их ответов в специализированных анкетах. При этом алгоритм машинного обучения заранее натренировали анализировать и сопоставлять данные нейровизуализации и опросов.
В исследовании приняли участие 116 пациентов с риском развития психоза, 120 пациентов с недавно начавшейся депрессией и 176 участников в составе контрольной группы. Возраст добровольцев – от 15 до 40 лет. Прогнозы социальных результатов составлялись на год.
В итоге оказалось, что искусственный интеллект превзошёл экспертов. Точность его прогнозов составила 83% для участников с высоким риском психоза и 70% для людей с депрессией. В обоих случаях показатели превысили точность прогнозов клиницистов.
"Будучи в состоянии лучше предсказать, что произойдёт с людьми с высоким риском психоза или с депрессией с течением времени, мы сможем предоставить индивидуальное лечение пациентам и улучшить их социальное функционирование", — отмечает профессор Вуд.
По словам его коллег, преимущество прогностического моделирования с использованием искусственного интеллекта заключается в том, что алгоритмы лишены так называемого бессознательного предубеждения. Проще говоря, они анализируют данные без оптимизма, который порой мешает врачам.
Также отмечается, что, несмотря на небольшую выборку, эта работа указывает на новое перспективное направление в работе, которое в будущем, очевидно, будет развиваться. Компьютерные модели не только исключат человеческий фактор, но и помогут сделать терапию персонализированной и максимально эффективной, заключают авторы работы.
Научная статья с более подробным описанием нового подхода была опубликована в журнале JAMA Psychiatry.
Кстати, ранее авторы проекта "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) рассказывали о других успехах нейросетей в сфере медицины. К примеру, искусственный интеллект научился предсказывать продолжительность жизни человека по фото его органов, быстро и точно диагностировать инфаркт миокарда и даже прогнозировать риск смерти пациента.
