Д-р В.Р.Гашкаримов и отечественные соавторы опубликовали систематический обзор публикаций, посвященных возможностям применения искусственного интеллекта (ИИ) и технологий машинного обучения для диагностики и прогноза клинического течения шизофрении.
В анализ включили англо- и русскоязычные статьи из баз данных Google Scholar, PubMed и eLIBRARY.ru, опубликованные в период с 1 января 2010 года по 31 марта 2023 года.
Технологии машинного обучения в психиатрической диагностике применяются для анализа данных
Также ИИ способен анализировать речь, поведение, творческие способности людей и «узнавать» характерные для шизофрении черты.
Некоторые современные ИИ-помощники обучены прогнозировать риск шизофрении на основании:
Авторы обзора полагают, что ИИ-технологии – перспективное направление в психиатрии, а предоставляемые ими возможности способны повысить эффективность диагностики и лечения шизофрении.
Источник: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38249535/
В анализ включили англо- и русскоязычные статьи из баз данных Google Scholar, PubMed и eLIBRARY.ru, опубликованные в период с 1 января 2010 года по 31 марта 2023 года.
Технологии машинного обучения в психиатрической диагностике применяются для анализа данных
- магнитно-резонансной томографии (МРТ)
- электроэнцефалографии (ЭЭГ)
- актиграфии (исследование для оценки нарушений сна)
Также ИИ способен анализировать речь, поведение, творческие способности людей и «узнавать» характерные для шизофрении черты.
Некоторые современные ИИ-помощники обучены прогнозировать риск шизофрении на основании:
- генетических маркеров
- анамнестических данных
- факторов риска и симптомов – таких как нарушения сна, депрессивные симптомы, суицидальные мысли, агрессивное поведение, изменение когнитивных функций с течением времени.
Авторы обзора полагают, что ИИ-технологии – перспективное направление в психиатрии, а предоставляемые ими возможности способны повысить эффективность диагностики и лечения шизофрении.
Источник: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38249535/