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人工智能可以改善精神疾病的診斷嗎?

摘要:目前精神病學(xué)診斷的局限性之一是許多病癥相互重疊。焦慮、情緒障礙、恐懼、注意力和記憶障礙、能量水平的變化以及其他各種癥狀在許多診斷中都有共同之處。

與許多傳統(tǒng)的“身體”疾病不同,精神疾病往往具有更好的特征(雖然許多人仍然無法理解),但由于大腦和頭腦的復(fù)雜性,在精神疾病的評估和治療工具方面存在較大困難。目前為止,精神疾病的診斷大部分還是基于臨床觀察和癥狀及治療反應(yīng)的統(tǒng)計分析;近年來,隨著評估和計算分析的進(jìn)步,我們開始看到更強(qiáng)大的工具的開發(fā),這給未來的改進(jìn)帶來了希望。

目前的技術(shù)狀況

目前精神病學(xué)診斷的局限性之一是許多病癥相互重疊。焦慮、情緒障礙、恐懼、注意力和記憶障礙、能量水平的變化以及其他各種癥狀在許多診斷中都有共同之處。至少有50%的患者接受了一次以上的精神疾病診斷,這有時是因為診斷上的含糊不清,有時是共病的結(jié)果。

開發(fā)更精確的心理健康模型是非常必要的。焦慮和抑郁在世界范圍內(nèi)造成了最大的生產(chǎn)力損失和功能負(fù)擔(dān),而目前的治療通常只對30%的患者有效,因此需要更精確的診斷方法,發(fā)展有效的生物測試(“生物標(biāo)記”),并將診斷與更有效的治療和治療計劃聯(lián)系起來。

盡管有統(tǒng)計分析,但傳統(tǒng)診斷方法仍然存在人為偏差的誤差。通過使用數(shù)學(xué)工具來尋找臨床數(shù)據(jù)中固有的一致模式來接近精神病診斷,與傳統(tǒng)診斷方法相比具有優(yōu)勢。雖然新的并不總是更好,但新方法的出現(xiàn)可以推動醫(yī)療保健向前發(fā)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)大的工具,可以查看大量的數(shù)據(jù)集,并發(fā)現(xiàn)其他技術(shù)所遺漏的數(shù)據(jù)中的有用模式。通過使用AI類型的方法,研究人員可以利用計算能力來查看癥狀如何跨越所接收的診斷類別,以形成“跨診斷”的一致性。雖然AI技術(shù)在青少年中已有一定應(yīng)用,但機(jī)器學(xué)習(xí)并沒有應(yīng)用于成人精神病理學(xué)。

邁向成人精神病學(xué)的跨診斷方法

為了開始鑒別不同疾病在成年人中的轉(zhuǎn)化特征,Grisanzio和他的同事(2018年)研究了497名不同背景人群的成年人,其中包括248名患有嚴(yán)重抑郁癥、PTSD和驚恐障礙的患者,以及249名沒有精神疾病診斷的人。他們選擇這三種診斷是因為這些診斷很常見,而且這些參與者經(jīng)常接受額外的診斷,包括ADHD、廣泛性焦慮障礙、強(qiáng)迫癥、心境惡劣和季節(jié)性情感障礙。研究排除了物質(zhì)使用障礙、腦損傷和其他干擾測試程序的情況。

研究者使用公認(rèn)的診斷工具對參與者進(jìn)行評估,包括漢密爾頓抑郁量表(HamiltonDepressionRatingScale)、DSM-IV的結(jié)構(gòu)化臨床訪談(StructuredClinicalInterview)等;使用抑郁、焦慮和壓力量表測量情緒、焦慮、壓力、自尊、絕望和其他癥狀;神經(jīng)認(rèn)知測試(IntegNeuro)評價認(rèn)知功能;腦電圖(EEG)評估基本的大腦活動;使用簡易風(fēng)險恢復(fù)指數(shù)進(jìn)行篩選日常功能。

首先使用“主成分分析”分析數(shù)據(jù),以確定主要臨床測量的趨勢,然后使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行“無監(jiān)督”分析,這種方法不需要人工輸入,而是獨立地識別數(shù)據(jù)中存在的重要集群。最后,除了測試主要的497名參與者之外,研究者還在完全不同的381名成年人中重復(fù)了同樣的測試,以提供一個“獨立驗證樣本”來確認(rèn)結(jié)果的有效性。研究結(jié)果適用于主要測試對象以及獨立驗證組,表明其具有強(qiáng)大的適用性。

在基礎(chǔ)分析(主成分分析)中,研究者發(fā)現(xiàn)3個因素占臨床數(shù)據(jù)的大多數(shù)(71.2%):快感缺失、焦慮喚醒和緊張。這3個因素代表了三個主要診斷類別和共病的臨床癥狀。無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)分析得出了6個獨立的集群:規(guī)范性情緒(健康對照組)、緊張、焦慮性喚起、一般焦慮、快感缺失和憂郁癥。下面是機(jī)器學(xué)習(xí)過程的圖示:

樹圖顯示了集群的推導(dǎo)。

主要因素的機(jī)器衍生集群。(資料來源:Grisanzio等人,2018年)

每一個集群都代表了統(tǒng)計學(xué)上不同的癥狀組,其中,獨特的指紋結(jié)合了不同的臨床表現(xiàn)、神經(jīng)認(rèn)知標(biāo)記物、腦電圖活動和功能狀態(tài)。除了具有不同的臨床特征外,這6個類群還存在顯著差異:

焦慮喚醒:日常功能不良,最大的神經(jīng)認(rèn)知困難,特別是認(rèn)知控制能力受損。

一般焦慮:在頂葉皮層的β帶寬(通常與更高的大腦活動相關(guān))中,有更高的腦電圖反應(yīng),日常功能完好。

憂郁癥:最糟糕的日常功能,特別是社交功能。

快感缺失:額葉皮層的β活躍度較高。

緊張:盡管壓力很大,但在各方面的平均表現(xiàn)都不錯。

這6個類群是如何與傳統(tǒng)的精神病學(xué)診斷相關(guān)聯(lián)的?下圖顯示了集群與我們目前使用的診斷重疊的地方:

精神病治療有一個更光明的未來嗎?

這項研究有助于從數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度理解常見精神疾病的潛在癥狀,這項對成人的早期轉(zhuǎn)診研究為進(jìn)一步完善臨床應(yīng)用打開了大門。目前的診斷分類是模糊的,相互重疊的,并且可能無法完全捕捉到一個特定個體的最佳情況。隨著不斷進(jìn)行的研究進(jìn)一步證實和擴(kuò)大,我們可能有一種更準(zhǔn)確的方法來評估心理健康,這應(yīng)該是更好的治療計劃。

未來的研究將包括更多的診斷類別,并使用功能神經(jīng)成像等評估工具來獲得更詳細(xì)的知識,以及更準(zhǔn)確的診斷工具。結(jié)合對疾病機(jī)制的更深入了解,以及對評估和治療的研究,我們開始看到更好的工具,例如藥物基因組測試、TMS、新藥物和第三代精神治療藥物等。最終,我們希望能夠開發(fā)出一套以生物為基礎(chǔ)的系統(tǒng),在評估、治療、尤其是為后代預(yù)防方面,為精神疾病患者提供幫助。

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