Новые возможности диагностики с помощью искусственного интеллекта (ИИ) на этот раз были продемонстрированы на примере шизофрении.
Ученым из Института неврологии (Университетский колледж Лондона) удалось создать языковую модель машинного обучения, способную диагностировать шизофрению по речи пациентов. Результаты исследования опубликованы в журнале PNAS.
Большинство психиатрических диагнозов, в частности шизофрения, основаны на данных из беседы с пациентом, при этом какие-либо объективные методы измерения различных показателей, например, анализы крови или МРТ, не имеют практически никакого клинического значения. Отсутствие точных критериев диагностики и их объективизации негативным образом влияет на прогресс в изучении шизофрении.
В рамках актуального исследования были опрошены 26 пациентов с шизофренией и 26 участников из контрольной группы с двумя поставленными задачами: их просили назвать как можно больше слов, относящихся к категории животных или начинающихся на букву «п» (p) в течение 5 минут.
Для анализа ответов авторы исследования использовали ИИ-алгоритмы языковых моделей, обученных пониманию смысла слов на различных текстовых сообщениях в интернете. С помощью ИИ оценивался показатель предиктивности слов, названных участниками обеих групп.
Согласно полученным данным, предиктивность, определяемая ИИ, была ниже в группе пациентов с шизофренией, чем в контрольной группе – и эта разница была более выражена при наличии более тяжелых симптомов.
Авторы исследования считают, что такая разница может быть обусловлена тем, как мозг учится выстраивать связи между воспоминаниями и идеями, а также как хранит эту информацию в т.н. когнитивных картах. В подтверждение этому предположению они провели серию исследований в виде магнитоэнцефалографии.
Результаты данной работы демонстрируют, что потенциал медицинского ИИ можно также использовать в такой сложной области как психиатрия.