1.
Какие методы искусственного интеллекта используются в психиатрии?
"Искусственный интеллект" позволяет компьютерам имитировать определенные функции человека, такие как обучение, рассуждение, принятие решений и решение проблем. Сегодня передовые технологии искусственного интеллекта, такие как глубокое обучение, обработка естественного языка и нейронные сети, активно используются для диагностики психических расстройств, анализа симптомов и персонализации процессов лечения. Социальные сети служат богатыми источниками пользовательского контента, отражающего эмоциональные выражения, мнения и истории, связанные со здоровьем в реальном времени. Эти цифровые взаимодействия предоставляют ценную информацию об общественных настроениях относительно лечения психических расстройств и жизненном опыте людей с этими болезнями. Исследования с использованием машинного обучения и нейролингвистического программирования продемонстрировали, что данные социальных сетей можно использовать для прогнозирования и классификации результатов психического здоровья, включая депрессию, тревожность и суицидальность. Например, модели машинного обучения на разговорах в социальных сетях, достигли высокого уровня точности в обнаружении факторов риска самоубийства и историй депрессий (Roy A.,et.al., 2010). Область искусственного интеллекта в психиатрии стремительно развивается, внедряя инновационные приложения, которые повышают точность диагностики, персонализацию лечения. В последние годы большие языковые модели (LLM), фреймворки NLP и подходы, основанные на глубоком обучении, значительно повысили эффективность систем поддержки принятия клинических решений.
2.
Какие данных объективной диагностики состояния мозга обрабатываются с помощью искусственного интеллекта?
Сигналы электроэнцефалограммы отражают функции мозга во время различных психических состояний, и на основе этих данных разрабатываются модели , использующие искусственный интеллект для выявления депрессии, шизофрении, биполярного аффективного расстройства и др. Алгоритмы искусственного интллекта при анализе биоэлектрической активности мозга, в частности, используют спектральные характеристики, мощности полос и показатели связности (Jafari, M., et.al., 2023). Например, результаты, связанные с низкой альфа- и высокой бета-мощностью, полученные обычно используются при диагностике депрессии. Так, в исследовании с использованием глубоких нейронных сетей случаи резистентной к лечению депрессии были выявлены с точностью более 90% по сравнению с теми, которые реагировали на лечение (Metin, S. , et.al., 2024). Однако данные электроэнцефалограммы имеют артефакты, что требует контролируемого качества сигнала и использования точных методов очистки данных. В частности, удаление артефактов, вызванных движениями глаз и мышечной активностью, повышает точность анализа. Для устранения загрязнения сигнала использовалась полосовая фильтрация и независимый компонентный анализ (ICA). Кроме того, анализ сигналов электроэнцефалограммы был улучшен с помощью функционального анализа связности, интегрированного с методами нейровизуализации. Анализ функциональной связности стал ключевой особенностью в исследованиях депрессии и тревожных расстройств на основе электроэнцефалограммы. Интеграция электроэнцефалограммы с мультимодальными данными, полученными с помощью функциональной магнитно-резонанасной томографии и оценки поведения, была продемонстрирована рядом исследователей, которые показали важность нейроваскулярной связи с помощью спектрального анализа данных.
3.
Какие методы искусственного интеллекта и почему способствуют диагностики и терапии аффективных расстройств с помощью сигналов электрокардиограммы?
Данные электрокардиограммы, в частности измерения вариабельности сердечного ритма, характеризующие состояние вегетативной ( автономной) нервной системы широко применяются для выявления стресса, тревоги и депрессии. Учитывая влияние связей между мозгом и сердцем при психических расстройствах, изменения сердечного ритма часто считаются биологическими маркерами эмоциональных состояний. В последние годы были достигнуты значительные успехи в анализе сигналов электрокардиограммы с использованием методов глубокого обучения и искусственного интеллекта. Например, одномерные сверточные нейронные сети (1D-CNN) продемонстрировали высокую точность в классификации стресса и депрессии путем непосредственной обработки необработанных сигналов электрокардиограммы (Zang, X.,et.al., 2022). Короткие сегменты электрокардиограммы, записанные через разные промежутки времени, могут эффективно выявлять психические расстройства. Объединение сигналов электрокардиограммы с данными о дыхании и проводимости кожи позволяет более точно контролировать состояния стресса и релаксации.
4.
Каким образом использование искусственного интеллекта для анализа речи пациентов способствует диагностики психических расстройств?
Анализ речи является ценным инструментом для оценки эмоционального и когнитивного состояния человека, поскольку акустические, просодические и лингвистические особенности речи часто отражают основные психические расстройства (Sommer, I. E., & de Boer, J. N., 2022). Акустические особенности, такие как основная частота, скорость речи, интенсивность энергии и интонация, наряду с просодическими особенностями, такими как изменение высоты тона и структура предложения, позволяют получить важную информацию об эмоциональных состояниях. Модели на основе искусственного интеллекта, в отличие от традиционных методов оценки, могут обрабатывать большие наборы речевых данных и предоставлять объективные результаты, учитывая индивидуальные различия. Структуры глубокого обучения значительно улучшают обнаружение эмоциональных выражений через речь, достигая высоких показателей точности, что сделало анализ речи эффективным методом ранней диагностики таких расстройств, как депрессия, тревожность и биполярное расстройство. Так, у больных депрессией фиксируется более медленная скорость речи, монотонный тон и длительные паузы, которые алгоритмы искусственного интеллекта могут точно классифицировать. Удаленная оценка с использованием голосовых журналов и онлайн-разговоров, проанализированных моделями искусственного интеллекта, продемонстрировала надежность в оценке выраженности депрессии, тревожности и стресса (Wagh, V., et.al., 2021). Системы распознавания эмоций на основе речи также оказались эффективными в обнаружении таких расстройств, как социальная фобия, шизофрения и посттравматическое стрессовое расстройство.
5.
Одним из значительных достижений является использование моделей многодоменной интеграции показателей анализа крови, которые объединяют биомаркеры из нескольких источников, таких как иммуновоспалительные белки и когнитивные показатели, для дифференциациальной диагностики между связанными психическими расстройствами. Кроме того, неконтролируемые методы кластеризации позволили обнаружить подтипы в рамках психических расстройств, предлагая более персонализированные пути лечения (Marriott H.,et.al., 2023). Эти модели используют алгоритмы машинного обучения для анализа различных биологических маркеров, включая воспалительные белки, генетические выражения и метаболические индикаторы, для классификации и прогнозирования психических расстройств с высокой точностью. Применение нейронных сетей и передовой визуализации образцов крови, таких как изображения скатерограмм, также стало экономически эффективным методом обнаружения психических расстройств.
Выводы
Искусственный интеллект (глубокое обучение, обработка естественного языка и нейронные сети), активно используется для диагностики и персонализированной терапии психических расстройств
Анализ сигналов электроэнцефалограммы с помощью функционального анализа связности, интегрированного с функциональной магнитно-резонасной томографии показали важность нейроваскулярной связи в патогенезе психических расстройств
Одномерные сверточные нейронные сети продемонстрировали высокую точность в классификации стресса и депрессии путем непосредственной обработки необработанных сигналов электрокардиограммы.
Акустические особенности речи, такие как основная частота, скорость речи, интенсивность энергии и интонация, наряду с просодическими особенностями, такими как изменение высоты тона и структура предложения способствуют диагностики аффективных расстройств.
Применение нейронных сетей и визуализации образцов крови, таких как изображения скатерограмм, стало эффективным методом обнаружения психических расстройств.
Литература
Jafari, M., Shoeibi, A., Khodatars, M., Bagherzadeh, S., Shalbaf, A., García, D. L., ... & Acharya, U. R. (2023). Emotion recognition in EEG signals using deep learning methods: A review. Computers in Biology and Medicine, 165, 107450.
Marriott H., Kabiljo R., Hunt G.P., Khleifat A.A., Jones A., Troakes C., Consortium P.M.A.S., Consortium T.S., Pfaff A.L., Quinn J.P. Unsupervised machine learning identifies distinct ALS molecular subtypes in post-mortem motor cortex and blood expression data. Acta Neuropathol. Commun. 2023;11:208.
Metin, S. Z., Uyulan, Ç., Farhad, S., Ergüzel, T. T., Türk, Ö., Metin, B., ... & Tarhan, N. (2024). Deep learning-based artificial Intelligence can differentiate treatment-resistant and responsive depression cases with high accuracy. Clinical EEG and Neuroscience, 15500594241273181.
Roy A., Nikolitch K., McGinn R., Jinah S., Klement W., Kaminsky Z.A. A machine learning approach predicts future risk to suicidal ideation from social media data. NPJ Digit. Med. 2020;3:1–12.
Sommer, I. E., & de Boer, J. N. (2022). How to reap the benefits of language for psychiatry. Psychiatry Research, 318, 114932.
Wagh, V. V., Vyas, P., Agrawal, S., Pachpor, T. A., Paralikar, V., & Khare, S. P. (2021). Peripheral blood-based gene expression studies in schizophrenia: a systematic review. Frontiers in genetics, 12, 736483.
Zang, X., Li, B., Zhao, L., Yan, D., & Yang, L. (2022). End-to-end depression recognition based on a one-dimensional convolution neural network model using two-lead ECG signal. Journal of Medical and Biological Engineering, 42(2), 225-233.
Добавить комментарий