Сибирские ученые создали нейросеть, выявляющую депрессию
Ученые Томского государственного университета (ТГУ) и Новосибирского государственного университета предложили новый метод диагностики ранней стадии депрессии на основе графовых нейронных сетей (GNN). Впервые исследователям удалось объединить в одном алгоритме данные электроэнцефалографии (ЭЭГ) и генетические маркеры, которые большинство подходов анализируют по отдельности. Нейросеть научилась определять наличие расстройства с точностью 93 %, что создает основу для более объективной диагностики в психиатрии.
Большинство существующих методов диагностики обрабатывают данные нейрофизиологии и генетики по отдельности, хотя депрессия возникает из‑за сложного взаимодействия этих двух аспектов. Благодаря использованию графовых нейронных сетей (GNN), авторы впервые объединили два типа биологических данных в одном алгоритме, чтобы помочь психиатрам ставить более точные диагнозы.
«Когда пациент приходит на прием, врач с помощью психометрических шкал и опросов оценивает состояние человека, а затем отправляет на проверку мозговой активности (ЭЭГ) и сдачу крови на генетику. Все данные фиксируются в таблице по отдельности, а потом собираются в единую формулу. Мы разработали специальную модель, которая одновременно обрабатывает и ЭЭГ, и генетику. Она называется мультимодальный сверточный трансформер», — рассказала один из авторов исследования, младший научный сотрудник лаборатории анализа данных физики высоких энергий физического факультета ТГУ Неда Фироз.
Для исследования были взяты данные 383 участников (34 с депрессией и 349 здоровых) из открытого специализированного набора ICBrainDB. В 93 % случаев нейросеть верно отличила депрессию от нормы.
«Чтобы анализировать ЭЭГ, мы использовали нейросети, которые умеют сжимать и восстанавливать сигнал, а потом объединяла их с генетическими данными. Главное достоинство алгоритма в том, что он может проанализировать нового пациента и с высокой точностью определить вероятность депрессии. Компьютер замечает сложные сочетания признаков, которые психиатр без него просто не способен вычислить. Важно: мы не заменяем психиатра, мы даем ему инструмент, чтобы исключить субъективность. Нейросеть — это второе мнение, основанное на чистой математике и физиологии мозга», — добавила Неда Фироз.
Авторы отмечают, что созданный ими алгоритм превосходит по точности многие стандартные клинические шкалы. Он может стать основой для автоматизированной диагностики депрессии и поможет врачам объективно ставить диагноз.