人工智能可以帮助诊断抑郁症吗

尽管抑郁症是最常见的精神障碍之一,但无论是在研究还是在临床实践中,抑郁症仍未被很好地理解。并非所有患者都表现出相同的症状,这可能使其难以诊断。尽管科学家们希望人工智能可以从用于诊断和治疗抑郁症的主观标准中脱颖而出,但迄今为止,计算研究仍然存在局限性,阻碍了机器学习方法在临床中的应用。

“诊断异质性”是指患者存在的广泛的非特异性症状,长期以来一直批评美国精神病学协会的诊断工具DSM-V以及用于测量抑郁严重程度的各种量表。例如,DSM-V允许多种疾病高度重叠的症状,这意味着某种症状的组合可以被诊断为两种不同的疾病,临床医生称之为合并症。但是,两个人也可以共享相同的诊断而几乎没有(如果有)症状重叠。这引起人们对他们具有相同状况的有效性的关注,特别是因为为抑郁症患者找到正确的治疗方法是基于反复试验,可能需要几个月的时间。

在精神病学研究中,机器学习算法被用来更好地定义抑郁症,并预测哪些患者可能会对给定的治疗产生反应。通过从更大的数据集中“挖掘”数据,研究人员一直在尝试寻找抑郁症的生物标志物(可测量的生物学指标)。他们的想法是,研究人员可以教一台计算机如何识别患者报告的调查,人口统计数据,认知评估乃至神经影像学研究中的模式,这些研究将血氧水平与特定区域的大脑活动相关联。

为此,科学家首先输入患者数据的子集并调整其算法,以可靠地区分健康受试者与对照受试者,或者就治疗结果而言,将反应者与非反应者区分开。然后,他们可以找出数据中的哪些特征最有助于计算机“学习”,确保他们的算法仅包含这些数据特征,并通过测试其可以对其他患者的预测做出准确的验证,从而验证其方法。尚未考虑。

这种方法已经产生了一些有希望的结果。几项神经影像学研究声称已发现抑郁症的亚型。最近,冲绳科技大学研究生院的科学家表明,他们可以根据改变抑郁症患者(与健康受试者相比)的活动水平的大脑区域来识别抑郁症亚型,并结合患者的一项名为“儿童虐待和创伤量表”的调查。其他研究试图弄清对抗抑郁药或认知行为疗法有反应的患者的素质。

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