Совместная работа ученых из России и Болгарии привела к созданию уникальной вычислительной системы, основанной на контрастивном обучении, способной с точностью 86% отличить пациентов с большим депрессивным расстройством от здоровых людей. Ключевым элементом системы являются два алгоритма, анализирующих МРТ-снимки головного мозга и помогающих установить разницу в структуре мозга.
Как работает новая система?
В процессе работы алгоритм сначала выделяет ключевые характеристики сетевой организации мозга, которые наиболее точно отражают изменения в поведении. Например, изменения в связях лобной коры. На следующем этапе применяется контрастивный подход, где программа исследует различия в выделенных признаках между пациентами и здоровыми субъектами, игнорируя внутренние различия в каждой из групп.
Преимущества новаторского метода
Этот метод обеспечивает возможность выявления даже минимальных, но при этом клинически значимых изменений в строении мозга, которые отличают пациентов от контрольной группы. По сравнению с традиционными методами диагностики, обладающими лишь 50% точностью, новый подход демонстрирует значительно более высокий уровень результатов.
Исследования также подтверждают, что большое депрессивное расстройство не ограничивается единичными очагами патологии. Оно затрагивает широкую сеть нейронов, что делает его более сложным для изучения. В ходе работы были выявлены 20 основных нейронных связей, играющих критическую роль в развитии заболевания, в то время как традиционные методы обнаружили лишь пять таких связей.
Перспективы и дальнейшие исследования
Участник проекта и главный научный сотрудник НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений Российского экономического университета Семен Куркин отметил, что алгоритм не только повысит точность диагностики, но и откроет новые горизонты для персонализированного лечения. Эксперты планируют расширить применение этой технологии для диагностики других психиатрических и неврологических заболеваний, включая шизофрению и биполярное расстройство.
