211service.com
Kaip mašininis mokymasis gali padėti įveikti depresiją
Depresija yra paprastai skambanti būklė, turinti sudėtingą kilmę, kuri nėra visiškai suprantama. Dabar mašininis mokymasis gali padėti mokslininkams atskleisti kai kurias jo paslaptis, kad būtų galima geriau gydyti.
Kad pacientams būtų diagnozuotas didžiosios depresijos sutrikimas, kuris, kaip manoma, yra genetinių, aplinkos ir psichologinių veiksnių derinio rezultatas, jie turi parodyti keletą ilgas sąrašas simptomai, tokie kaip nuovargis ar koncentracijos trūkumas. Nustačius diagnozę, jiems gali būti taikoma kognityvinė elgesio terapija arba vaistai, padedantys palengvinti jų būklę. Tačiau ne kiekvienas gydymas tinka kiekvienam pacientui, nes simptomai gali labai skirtis.
Pastaruoju metu daugelis dirbtinio intelekto tyrinėtojų pradėjo kurti būdus, kaip pritaikyti mašininį mokymąsi medicinos situacijose. Taikant tokius metodus galima pastebėti tendencijas ir detales dideliuose duomenų rinkiniuose, kurių žmonės niekada negalėtų padaryti, o tai atskleidžia rezultatus, kurie gali būti naudojami diagnozuojant kitus pacientus. The niujorkietis neseniai bėgo ypač įdomus rašinys apie technikos naudojimą diagnozėms nustatyti pagal medicininius skenavimus.
Panašūs metodai naudojami siekiant išsiaiškinti depresiją. A paskelbtas tyrimas Psichiatrijos tyrimai anksčiau šiais metais parodė, kad MRT skenavimus galima analizuoti naudojant mašininio mokymosi algoritmus, siekiant nustatyti tikimybę, kad kas nors kenčia nuo šios būklės. Nustačiusi subtilius žmonių, kurie sirgo ir nesirgo, skenavimo skirtumus, komanda nustatė, kad jie galėjo nustatyti, kurie nematyti pacientai kenčia nuo didžiosios depresijos, atlikdami MRT nuskaitymus maždaug 75 procentų tikslumu.
Galbūt įdomiau, „Vox“ praneša kad mokslininkai iš Weill Cornell medicinos koledžo laikosi panašios krypties, kad nustatytų skirtingus depresijos tipus. Naudodami mašininio mokymosi algoritmus, kurie tiria duomenis, užfiksuotus, kai smegenys yra ramybės būsenoje, mokslininkai sugebėjo suskirstyti į keturis skirtingus būklės potipius, kurie pasireiškia skirtingais nerimo ir malonumo trūkumo mišiniais.
Žinoma, ne visi bandymai nustatyti tokias smulkias diagnozes iš MRT tyrimų praeityje buvo sėkmingi. Tačiau AI naudojimas suteikia daug geresnes tikimybes pastebėti signalą nei tada, kai atskiri gydytojai tyrinėja nuskaitymus. Bent jau eksperimentai suteikia svarbos nuomonei, kad yra įvairių depresijos tipų.
Šis metodas galėtų būti tik viena dalis platesnių pastangų panaudoti mašininį mokymąsi, kad būtų galima pastebėti subtilius su būkle susijusius įkalčius. Pavyzdžiui, Niujorko universiteto Langone medicinos centro tyrėjai taiko mašininio mokymosi metodus, kad atrinktų balso modelius, būdingus depresija sergantiems žmonėms, taip pat tokioms sąlygoms kaip PTSD.
Ir idėja, kad gali būti daug depresijos tipų, gali būti naudinga, pasak Vox. Tai pažymi kitą neseniai atliktas tyrimas atliko Emory universiteto mokslininkai, kurie nustatė, kad mašininis mokymasis galėjo nustatyti skirtingus smegenų veiklos modelius fMRI skenavimuose, kurie koreliavo su skirtingų gydymo formų veiksmingumu.
Kitaip tariant, gali būti įmanoma ne tik naudoti AI siekiant nustatyti unikalius depresijos tipus, bet ir nustatyti, kaip geriausiai juos gydyti. Tokie metodai dar toli nuo kliniškai reikšmingų rezultatų, tačiau jie rodo, kad ateityje gali būti įmanoma nustatyti geresnius būdus, kaip padėti sergantiesiems.
Tuo tarpu kai kurie mokslininkai taip pat bando sukurti AI, siekdami užtikrinti, kad depresija nesukeltų tragiškų pasekmių, tokių kaip savęs žalojimas ar savižudybė. Pavyzdžiui, praėjusį mėnesį Laidinis pranešė kad Floridos valstijos universiteto mokslininkai sukūrė mašininio mokymosi programinę įrangą, kuri analizuoja sveikatos įrašų modelius, kad pažymėtų pacientus, kuriems gali kilti minčių apie savižudybę. „Facebook“ teigia, kad gali padaryti kažką panašaus, analizuodama naudotojų turinį, tačiau dar reikia pamatyti, ar jos intervencijos gali būti veiksmingos.
(Skaityti daugiau: vox , Laidinis , niujorkietis , Dideli klausimai apie Facebook savižudybių prevencijos priemones , Balso analizės technika galėtų diagnozuoti ligą )