Машинное обучение при шизофрении: диагностика и прогнозирование симптомов
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
В нарративном обзоре авторы анализируют применение машинного обучения для диагностики шизофрении и прогнозирования ее клинических проявлений. В обзор включили 38 оригинальных исследований, опубликованных с 1 января 2010 года по 31 марта 2023 года; поиск проводили в Google Scholar, PubMed и eLIBRARY.ru.
В рассмотренных работах алгоритмы обрабатывали данные ЭЭГ, МРТ и актиграфии, а также речь, поведение, рисунки, генетическую и анамнестическую информацию. Модели исследовали для распознавания шизофрении, оценки риска психоза и прогнозирования бессонницы, депрессивных проявлений, суицидального поведения, агрессии и изменений когнитивных функций. Авторы отмечают, что нерешенные этические вопросы и клиническая надежность моделей пока ограничивают их применение в практике. К ограничениям обзора авторы относят несистемный поиск и отсутствие оценки качества включенных исследований.
Главное
- В обзор вошли 38 оригинальных исследований, опубликованных с 1 января 2010 года по 31 марта 2023 года.
- Алгоритмы анализировали данные ЭЭГ, МРТ, актиграфии, речи, поведения, генетики и медицинских карт.
- Модели применялись для выявления шизофрении и прогнозирования бессонницы, депрессивных проявлений и риска суицида.
- Авторы отмечают, что этические вопросы и клиническая надежность моделей пока ограничивают их применение в практике.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация