ТОМСК, 18 июн – РИА Томск. Ученый Томского госуниверситета (ТГУ) Неда Фироз совместно с коллегой из Новосибирского госуниверситета Александром Савостьяновым обучили нейросеть диагностике ранней стадии депрессии с учетом данных нейрофизиологии и генетических маркеров; точность выявления заболевания – 93%, сообщила пресс-служба ТГУ в четверг.
По данным пресс-службы, в настоящий момент большинство существующих методов диагностики депрессии основаны на обработке данных нейрофизиологии и генетики по отдельности. При этом заболевание возникает из-за сложного взаимодействия этих уровней.
"Ученый ТГУ Неда Фироз совместно с коллегой из Новосибирского государственного университета Александром Савостьяновым предложила новый метод диагностики ранней стадии депрессии на основе графовых нейронных сетей (GNN). Впервые исследователям удалось объединить в одном алгоритме данные электроэнцефалографии (ЭЭГ) и генетические маркеры, которые большинство подходов анализируют по отдельности", – сказано в сообщении.
Добавляется, что нейросеть научилась определять расстройство с точностью 93%. Для исследований были взяты данные 383 участников (34 с депрессией и 349 здоровых).
"Компьютер замечает сложные сочетания признаков, которые психиатр без него просто не способен вычислить. Важно: мы не заменяем психиатра, мы даем ему инструмент, чтобы исключить субъективность. Нейросеть – это второе мнение, основанное на чистой математике и физиологии мозга", – приводит пресс-служба слова Фироз.
