Исследователи из Томского государственного университета (ТГУ) и Новосибирского государственного университета (НГУ) разработали уникальную систему на основе искусственного интеллекта, способную выявлять депрессию с точностью до 93%.
Как сообщили ТАСС в Министерстве науки и высшего образования России, это первое в мире решение, которое объединяет анализ электроэнцефалографии (ЭЭГ) и генетических маркеров в рамках единой нейросетевой модели.
Новая технология может стать важным шагом к созданию объективных инструментов диагностики депрессивных расстройств и значительно повысить качество психиатрической помощи.
Как работает новая нейросеть для выявления депрессии
Автором разработки выступила младший научный сотрудник ТГУ Неда Фироз совместно с ученым НГУ Александром Савостьяновым. Исследователи предложили инновационный подход, основанный на графовых нейронных сетях (Graph Neural Networks, GNN).
В отличие от существующих методов, которые рассматривают данные ЭЭГ и генетические показатели по отдельности, новая система объединяет их в единую структуру. Благодаря этому алгоритм способен выявлять сложные взаимосвязи между физиологическими и генетическими факторами, связанными с развитием депрессии.
Для решения этой задачи ученые разработали специальную архитектуру искусственного интеллекта — мультимодальный сверточный трансформер, предназначенный для одновременной обработки разных типов медицинских данных.
Почему традиционная диагностика депрессии имеет ограничения
Сегодня постановка диагноза во многом зависит от субъективной оценки врача. Психиатры используют специальные опросники, психометрические шкалы, результаты обследований мозга и генетических тестов.
Однако каждая группа данных анализируется отдельно, после чего специалист самостоятельно формирует итоговое заключение. Такой подход может приводить к различиям в интерпретации результатов и усложняет выявление ранних стадий заболевания.
Новая нейросеть способна автоматически анализировать большой объем информации и находить закономерности, которые невозможно обнаружить при ручной обработке данных.
Точность диагностики достигла 93%
Для обучения и проверки алгоритма ученые использовали открытую научную базу данных ICBrainDB. В исследовании были проанализированы сведения о 383 участниках, среди которых 34 человека имели подтвержденный диагноз депрессии, а 349 участников относились к контрольной группе без расстройства.
Результаты показали, что разработанная модель правильно определяла наличие депрессии в 93% случаев. Кроме того, система демонстрировала крайне низкий уровень ложных срабатываний, что особенно важно для медицинского применения.
Искусственный интеллект не заменит психиатров
По словам Неды Фироз, новая технология не предназначена для замены врачей. Ее главная задача — стать дополнительным инструментом поддержки принятия решений.
Алгоритм способен оценить данные нового пациента и рассчитать вероятность наличия депрессивного расстройства на основе объективных физиологических показателей. Это позволяет минимизировать влияние человеческого фактора и повысить точность диагностики.
Исследователь подчеркивает, что искусственный интеллект выступает в роли «второго мнения», основанного на математических моделях и анализе биологических данных, а окончательное решение по-прежнему остается за специалистом.
Перспективы внедрения технологии в медицину
Разработка российских ученых открывает новые возможности для раннего выявления депрессии и создания интеллектуальных систем поддержки психиатров. В будущем подобные решения могут использоваться в клиниках для автоматизированного анализа данных пациентов, ускорения постановки диагноза и повышения эффективности лечения.
