Российские исследователи предложили необычный подход к диагностике депрессии — с помощью графовых нейронных сетей (GNN). Эти алгоритмы рассматривают данные не как обычный список или таблицу, а как сложную сеть взаимосвязей между разными показателями.
По словам учёных, их новая нейросеть умеет объединять и анализировать результаты электроэнцефалографии (ЭЭГ) вместе с информацией о генетических маркёрах, что значительно повышает точность диагностики.
«Главное достоинство алгоритма в том, что он может проанализировать нового пациента и с высокой точностью определить вероятность депрессии, — объясняет Неда Фироз, соавтор проекта из Томского государственного университета. — Машина обнаруживает сложные сочетания признаков, которые без неё врач заметить не в состоянии. Это не замена психиатру, а мощный инструмент для объективного взгляда. Нейросеть — второе мнение, основанное на математике и физиологии мозга».
Чтобы проверить разработку, команда проанализировала данные 383 человек — среди них 34 пациента с депрессией и 349 здоровых. Как оказалось, алгоритм правильно распознавал депрессию в 93% случаев.
Исследователи уверены, что их нейросеть поможет врачам точнее ставить диагнозы и подбирать лечение. А тем временем другие российские учёные уже нашли клетки мозга, которые, возможно, влияют на развитие депрессии.
Подробнее об этой инновации пишет НОЖ.
