Schizofrenia nie jest szczególnie powszechnym zaburzeniem psychicznym w Ameryce, dotykającym zaledwie 1,2 procent populacji, czyli około 3,2 miliona ludzi, ale konsekwencje mogą być tragiczne. Jednak przełomowe badania przeprowadzone przez IBM i University of Alberta wkrótce pomogą lekarzom zdiagnozować początek i możliwe nasilenie objawów za pomocą prostych skanów MRI i sieci neuronowej zaprojektowanej specjalnie do badania przepływu krwi w mózgu.
„To wyjątkowe, innowacyjne, multidyscyplinarne podejście otwiera nowe możliwości i przyczynia się do zrozumienia neurobiologii schizofrenii, co może pomóc ulepszyć leczenie tej choroby” - powiedział dr Serdar Dursun, profesor psychiatrii i neurologii na Uniwersytecie Alberty.
Zespół badawczy najpierw wyszkolił swoją sieć neuronową w bazie danych 95 członków, która obejmowała skany zarówno pacjentów ze schizofrenią, jak i zdrowej grupy kontrolnej. Obrazy te ilustrują przepływ krwi przez różne części mózgu, gdy pacjenci wykonywali proste ćwiczenie z dźwiękiem. Na podstawie tych danych sieć neuronowa stworzyła predykcyjny model prawdopodobieństwa wystąpienia schizofrenii u pacjenta, oparty na badaniu charakterystyk przepływu krwi. AI była w stanie dokładnie odróżnić grupę kontrolną od pacjentów ze schizofrenią w 74% przypadków.
„Znaleźliśmy szereg poważnych nieprawidłowych połączeń mózgowych, które można zbadać w przyszłości” - kontynuował Dursun - „a modele stworzone przez sztuczną inteligencję przybliżają nas do znalezienia obiektywnych wskaźników opartych na neuroobrazowaniu, które są diagnostycznymi i predykcyjnymi markerami schizofrenii”.
Ponadto model był również w stanie przewidzieć nasilenie objawów zidentyfikowanej choroby. Pomysły te mogą poprowadzić naukowców do skuteczniejszych narzędzi diagnostycznych i opcji leczenia. Czemu nie? Najsłynniejsza sztuczna inteligencja IBM, Watson, już udowodniła, że sieci neuronowe mogą zapewnić skuteczne metody leczenia raka.
Latawiec Serg