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In che modo l'apprendimento automatico può aiutare a combattere la depressione
La depressione è una condizione dal suono semplice con origini complesse che non sono completamente comprese. Ora, l'apprendimento automatico può consentire agli scienziati di svelare alcuni dei suoi misteri per fornire un trattamento migliore.
Affinché i pazienti possano essere diagnosticati con il Disturbo Depressivo Maggiore, che si pensa sia il risultato di una combinazione di fattori genetici, ambientali e psicologici, devono mostrare diversi lunga lista di sintomi, come affaticamento o mancanza di concentrazione. Una volta diagnosticati, possono ricevere una terapia cognitivo-comportamentale o farmaci per alleviare la loro condizione. Ma non tutti i trattamenti funzionano per ogni paziente, poiché i sintomi possono variare ampiamente.
Di recente, molti ricercatori di intelligenza artificiale hanno iniziato a sviluppare modi per applicare l'apprendimento automatico a situazioni mediche. Tali approcci sono in grado di individuare tendenze e dettagli in enormi set di dati che gli esseri umani non sarebbero mai in grado di individuare, ottenendo risultati che possono essere utilizzati per diagnosticare altri pazienti. Il Newyorkese recentemente eseguito un saggio particolarmente interessante sull'uso della tecnica per fare diagnosi da scansioni mediche.
Approcci simili vengono utilizzati per fare luce sulla depressione. UN studio pubblicato in Ricerca in psichiatria all'inizio di quest'anno ha dimostrato che le scansioni MRI possono essere analizzate da algoritmi di apprendimento automatico per stabilire la probabilità che qualcuno soffra della condizione. Identificando sottili differenze nelle scansioni di persone che erano e non erano malate, il team ha scoperto di essere in grado di identificare quali pazienti non visti soffrivano di disturbo depressivo maggiore dalle scansioni MRI con una precisione di circa il 75%.
Forse più interessante, Rapporti Vox che i ricercatori del Weill Cornell Medical College stanno seguendo una strada simile per identificare diversi tipi di depressione. Facendo in modo che gli algoritmi di apprendimento automatico interroghino i dati acquisiti quando il cervello è in uno stato di riposo, gli scienziati sono stati in grado di classificare quattro diversi sottotipi della condizione che si manifestano come diverse miscele di ansia e mancanza di piacere.
Non tutti i tentativi di dedurre diagnosi così minuziose dalle scansioni MRI hanno avuto successo in passato, ovviamente. Ma l'uso dell'IA fornisce probabilità molto migliori di individuare un segnale rispetto a quando i singoli medici esaminano le scansioni. Per lo meno, gli esperimenti danno peso all'idea che esistono diversi tipi di depressione.
L'approccio potrebbe essere solo una parte di uno sforzo più ampio per utilizzare l'apprendimento automatico per individuare sottili indizi relativi alla condizione. I ricercatori del Langone Medical Center della New York University, ad esempio, stanno utilizzando tecniche di apprendimento automatico per individuare schemi vocali specifici delle persone con depressione, nonché condizioni come il disturbo da stress post-traumatico.
E l'idea che potrebbero esserci molti tipi di depressione potrebbe rivelarsi utile, secondo Vox. Ne rileva un altro studi recenti condotto dai ricercatori della Emory University che ha scoperto che l'apprendimento automatico è stato in grado di identificare diversi modelli di attività cerebrale nelle scansioni fMRI correlati all'efficacia di diverse forme di trattamento.
In altre parole, potrebbe essere possibile non solo utilizzare l'IA per identificare tipi unici di depressione, ma anche per stabilire il modo migliore per trattarli. Tali approcci sono ancora lontani dal fornire risultati clinicamente rilevanti, ma dimostrano che potrebbe essere possibile identificare modi migliori per aiutare i malati in futuro.
Nel frattempo, alcuni ricercatori stanno anche cercando di sviluppare IA per garantire che la depressione non porti a esiti tragici come l'autolesionismo o il suicidio. Il mese scorso, per esempio, Cablata segnalato che gli scienziati della Florida State University avevano sviluppato un software di apprendimento automatico che analizza i modelli nelle cartelle cliniche per segnalare i pazienti che potrebbero essere a rischio di pensieri suicidi. E Facebook afferma di poter fare qualcosa di simile analizzando i contenuti degli utenti, ma resta da vedere quanto potrebbero essere efficaci i suoi interventi.
(Per saperne di più: vox , Cablata , Newyorkese , Grandi domande sugli strumenti di prevenzione del suicidio di Facebook, la tecnologia di analisi vocale potrebbe diagnosticare una malattia)