В Балтийском федеральном университете им. И. Канта создали ИИ, который начали обучать объективной диагностике биполярного расстройства, шизофрении и аутизма по данным МРТ. Сейчас он способен точно диагностировать депрессию в 95% случаев, об этом «Газете.Ru» рассказали в БФУ.
Подход диагностики депрессии по данным МРТ, разработанный в БФУ, основан на восстановлении и анализе методами машинного обучения функциональных сетей головного мозга. С помощью функциональной магнитно-резонансной томографии были выявлены именно те сетевые структуры в мозге, которые отличают пациентов с большим депрессивным расстройством (БДР) от здоровых. Ученые обучили ИИ анализировать МРТ-снимки и определять различия в нейронных связях больных и здоровых людей.
После работы над созданием системы автоматического распознавания БДР на основе фМРТ, ученые приступили к «обучению» искусственного интеллекта диагностировать такие состояния, как биполярное расстройство, шизофрения, расстройства аутистического спектра. Все они определенным образом отражаются на связях в мозге, и эти изменения делают видимыми данные фМРТ. Сейчас ученые начали отбор пациентов с перечисленными заболевания для дальнейшего обучения ИИ.
Алгоритмы машинного обучения, созданные на основе искусственных нейронных сетей, подобных тем, что функционируют в головном мозге, помогут сделать диагностику более объективной, точнее назначить лечение и быстрее справиться с недугом.
На данный момент у коллектива лаборатории уже имеется некоторый набор данных ЭЭГ и фМРТ по здоровым испытуемым (контрольная группа) и пациентам с биполярным расстройством, шизофренией и расстройством аутистического спектра разных возрастных групп. В планах выйти на количество из 100 пациентов и 100 здоровых участников группы контроля для качественного анализа данных и обучения моделей ИИ.
Ожидается, что до конца года будут получены первые результаты по данным исследованиям.
Ранее был обнаружен признак для предсказания эффективности лечения женского рака.