Искусственный интеллект, разработанный японскими исследователями, вскоре может помочь выжившим после инсульта получить правильное лечение, обнаруживая у пациента тип постинсультной депрессии (PSD) — часто наблюдаемое, но часто игнорируемое психоневрологическое проявление после инсульта, которое может ухудшить функциональное восстановление.
ИИ был разработан исследователями Хиросимского университета (HU) с использованием вероятностной искусственной нейронной сети, называемой лог-линеаризованной сетью гауссовой смеси. Нейронная сеть была обучена различать депрессию, апатию и тревогу на основе 36 оценочных показателей, полученных в результате функциональных, физических и когнитивных тестов 274 пациентов.
Подробная информация об их исследовании, в котором анализировалась взаимосвязь между PSD и повседневной независимостью, степенью паралича, осознанием стресса и высшими функциями мозга с использованием машинного обучения, опубликована в Scientific Reports .
Раннее обнаружение PSD
Исследователи заявили, что каждый тип PSD может иметь разные основные нейроанатомические механизмы, которые могут оказывать определенное влияние на функциональное восстановление пациента. И его раннее обнаружение имеет решающее значение для надлежащего лечения, необходимого пациенту.
«Депрессия — очень коморбидный нейропсихиатрический симптом во время острой и подострой фазы после инсульта, и, как сообщается, отрицательно влияет на функциональное и когнитивное восстановление. Таким образом, ранняя диагностика и вмешательство имеют решающее значение для постинсультной депрессии», — говорит автор исследования Сейджи Хама — сказал научный сотрудник Высшей школы биомедицинских и медицинских наук HU.
«Однако PSD является многофакторным, и связанные с ним неврологические симптомы могут препятствовать процессу обнаружения. Это исследование является первым шагом на пути к точной диагностике PSD с использованием данных, полученных в повседневной практике без какого-либо специального оборудования».
Исследователи проверили диагностическую точность ИИ с помощью кривой рабочих характеристик приемника, которая визуально оценивает производительность алгоритма машинного обучения , давая ему оценку области под кривой (AUC). Оценка AUC 1.0 означает отличную производительность. AI для обнаружения PSD получил оценку выше 0,85.
Гипотеза порога стресса
Различные постинсультные соматические расстройства, когнитивные дисфункции и расстройства настроения, связанные со стрессовыми реакциями, сложным образом взаимосвязаны, что затрудняет понимание причины PSD и, следовательно, затрудняет его диагностику.
Неизвестно, возникает ли PSD как часть процесса оплакивания из-за физических нарушений после инсульта или это вызвано биологическими факторами, связанными с повреждением мозга.
Загрузка...
