"จิตแพทย์รวมถึงฉันมักจะพูดคุยเกี่ยวกับอาการและพฤติกรรมกับผู้ป่วยครูเพื่อนและผู้ปกครองของพวกเขาเราพบผู้ป่วยในโรงพยาบาลหรือคลินิกเท่านั้นไม่ใช่ในชีวิตประจำวันเราต้องสรุปผลทางการแพทย์โดยใช้ข้อมูลส่วนตัวและข้อมูลมือสอง Shinsuke Koike, MD, Ph.D. , รองศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัยโตเกียวและผู้เขียนอาวุโสของการศึกษาที่ตีพิมพ์เมื่อเร็ว ๆ นี้ในTranslational Psychiatryอธิบาย

“ ตรงไปตรงมาเราต้องการมาตรการตามวัตถุประสงค์” โคอิเกะกล่าว

ความท้าทายของอาการทับซ้อน

นักวิจัยคนอื่น ๆ ได้ออกแบบอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างผู้ที่มีภาวะสุขภาพจิตและผู้ที่ไม่ใช่ผู้ป่วยที่อาสาเป็น "ตัวควบคุม" สำหรับการทดลองดังกล่าว

“ มันง่ายที่จะบอกว่าใครเป็นผู้ป่วยและใครเป็นผู้ควบคุม แต่มันไม่ง่ายเลยที่จะบอกความแตกต่างระหว่างผู้ป่วยประเภทต่างๆ” โคอิเคะกล่าว

ทีมวิจัย UTokyo กล่าวว่าการศึกษาของพวกเขาเป็นการศึกษาครั้งแรกที่แยกความแตกต่างระหว่างการวินิจฉัยทางจิตเวชหลาย ๆ อย่างรวมถึงโรคออทิสติกสเปกตรัมและโรคจิตเภท แม้ว่าจะมีภาพที่แตกต่างกันอย่างมากในวัฒนธรรมสมัยนิยม แต่นักวิทยาศาสตร์ก็สงสัยว่าออทิสติกและโรคจิตเภทนั้นเชื่อมโยงกันมานานแล้ว

“ ผู้ป่วยโรคออทิสติกสเปกตรัมมีความเสี่ยงต่อการเป็นโรคจิตเภทสูงกว่าคนทั่วไปถึง 10 เท่าจำเป็นต้องได้รับการสนับสนุนทางสังคมสำหรับออทิสติก แต่โดยทั่วไปโรคจิตของโรคจิตเภทต้องใช้ยาดังนั้นการแยกความแตกต่างระหว่างสองเงื่อนไขหรือการรู้ว่าเกิดร่วมกันเมื่อใดจึงมีมาก สำคัญ” โคอิเกะกล่าว

คอมพิวเตอร์แปลงภาพสมองให้เป็นโลกแห่งตัวเลข

ทีมสหสาขาวิชาชีพของผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์และการเรียนรู้ของเครื่องได้ฝึกอัลกอริธึมคอมพิวเตอร์โดยใช้การสแกนสมอง MRI (การถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก) ของผู้ใหญ่ชาวญี่ปุ่น 206 คนซึ่งเป็นกลุ่มผู้ป่วยที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคออทิสติกสเปกตรัมหรือโรคจิตเภทแล้วบุคคลที่มีความเสี่ยงสูงในการเป็นโรคจิตเภทและผู้ที่มีประสบการณ์ ตัวอย่างแรกของโรคจิตเช่นเดียวกับคนที่เป็นโรคประสาทโดยไม่ต้องกังวลเรื่องสุขภาพจิต อาสาสมัครทั้งหมดที่เป็นโรคออทิสติกเป็นผู้ชาย แต่ในกลุ่มอื่น ๆ มีอาสาสมัครชายและหญิงจำนวนเท่า ๆ กัน

การเรียนรู้ของเครื่องใช้สถิติเพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลจำนวนมาก โปรแกรมเหล่านี้พบความคล้ายคลึงกันภายในกลุ่มและความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่เกิดขึ้นบ่อยเกินไปที่จะถูกมองว่าเป็นเรื่องบังเอิญได้ง่าย การศึกษานี้ใช้อัลกอริทึมที่แตกต่างกัน 6 แบบเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างภาพ MRI ที่แตกต่างกันของกลุ่มผู้ป่วย

อัลกอริทึมที่ใช้ในการศึกษานี้ได้เรียนรู้ที่จะเชื่อมโยงการวินิจฉัยทางจิตเวชที่แตกต่างกันกับการเปลี่ยนแปลงของความหนาพื้นที่ผิวหรือปริมาตรของพื้นที่ของสมองในภาพ MRI ยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัดว่าเหตุใดจึงมักพบความแตกต่างทางกายภาพในสมองร่วมกับภาวะสุขภาพจิตที่เฉพาะเจาะจง

การขยายเส้นแบ่งระหว่างการวินิจฉัย

หลังจากระยะเวลาการฝึกอบรมอัลกอริทึมได้รับการทดสอบด้วยการสแกนสมองจากผู้ป่วยเพิ่มเติม 43 ราย การวินิจฉัยของเครื่องตรงกับการประเมินของจิตแพทย์โดยมีความน่าเชื่อถือสูงและมีความแม่นยำสูงถึง 85 เปอร์เซ็นต์

ที่สำคัญอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแยกความแตกต่างระหว่างผู้ที่ไม่ใช่ผู้ป่วยผู้ป่วยออทิสติกสเปกตรัมและผู้ป่วยที่มีปัจจัยเสี่ยงโรคจิตเภทหรือโรคจิตเภท

เครื่องจักรช่วยกำหนดอนาคตของจิตเวช

ทีมวิจัยตั้งข้อสังเกตว่าความสำเร็จในการแยกแยะความแตกต่างระหว่างสมองของผู้ป่วยที่ไม่ใช่ผู้ป่วยและบุคคลที่มีความเสี่ยงต่อการเป็นโรคจิตเภทอาจแสดงให้เห็นว่าความแตกต่างทางกายภาพในสมองที่ทำให้เกิดโรคจิตเภทนั้นมีอยู่ก่อนที่จะมีอาการเกิดขึ้นและยังคงมีความสม่ำเสมอเมื่อเวลาผ่านไป

ทีมวิจัยยังตั้งข้อสังเกตด้วยว่าความหนาของเปลือกสมองส่วนบน 1.5 ถึง 5 เซนติเมตรของสมองเป็นคุณสมบัติที่มีประโยชน์ที่สุดในการแยกแยะระหว่างบุคคลที่มีความผิดปกติของออทิสติกสเปกตรัมโรคจิตเภทและบุคคลทั่วไปอย่างถูกต้อง สิ่งนี้คลี่คลายสิ่งสำคัญของความหนาของบทบาทของเยื่อหุ้มสมองในการแยกแยะความแตกต่างระหว่างโรคทางจิตเวชที่แตกต่างกันและอาจชี้นำการศึกษาในอนาคตเพื่อทำความเข้าใจสาเหตุของความเจ็บป่วยทางจิต

แม้ว่าทีมวิจัยจะฝึกฝนอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้การสแกนสมองจากบุคคลประมาณ 200 คน แต่ข้อมูลทั้งหมดถูกรวบรวมระหว่างปี 2010 ถึง 2013 ด้วยเครื่อง MRI เครื่องเดียวซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่าภาพมีความสอดคล้องกัน

"หากคุณถ่ายภาพด้วยกล้องโทรศัพท์ iPhone หรือ Android ภาพจะแตกต่างกันเล็กน้อยเครื่อง MRI ก็เป็นเช่นนี้เช่นกัน MRI แต่ละเครื่องถ่ายภาพที่แตกต่างกันเล็กน้อยดังนั้นเมื่อออกแบบโปรโตคอลแมชชีนเลิร์นนิงใหม่เช่นเดียวกับเราเราจึงใช้แบบเดียวกัน เครื่อง MRI และขั้นตอน MRI ที่เหมือนกันทุกประการ” โคอิเกะกล่าว

ขณะนี้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องได้พิสูจน์คุณค่าแล้วนักวิจัยวางแผนที่จะเริ่มใช้ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและหวังว่าจะประสานงานการศึกษาหลายไซต์เพื่อฝึกให้โปรแกรมทำงานได้โดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างของ MRI

บาคาร่า สมัครบาคาร่า