Продвижение точной психиатрии: использование искусственного интеллекта и машинного обучения для персонализированного диагноза, лечения и прогнозирования
Точная психиатрия, объединяя психиатрию, точную медицину и фармакогеномику, стремится предоставить персонализированные методы лечения психических расстройств. Искусственный интеллект и машинное обучение, в частности глубокое обучение, позволили обнаружить множество биомаркеров и генетических локусов, связанных с этими состояниями. Проработанная в обзоре статья подчеркивает интеграцию нейрообразования и мультиомных данных с техниками искусственного интеллекта для прогнозирования результатов лечения, прогнозирования и диагностики, а также для выявления потенциальных биомаркеров. Несмотря на значительные достижения, остаются проблемы смещения данных и валидации моделей. Будущие исследования должны улучшить интерпретируемость и извлечение биологических идей для повышения предсказательной точности в клинических условиях.
Искусственный интеллект и машинное обучение в прогнозировании результатов лечения психиатрических препаратов
Искусственный интеллект и машинное обучение являются инструментами для прогнозирования реакций на психиатрические препараты, особенно на антидепрессанты и литий. Например, модели глубокого обучения, такие как многослойные нейронные сети Лина и др., интегрируют информацию о SNPs, демографические и клинические данные для прогнозирования ответов на антидепрессанты с высокой точностью. Традиционные методы машинного обучения, включая случайные леса и деревья принятия решений, также показывают перспективы. Например, Кауцки и др. использовали случайные леса для выявления генетических и клинических предикторов реакции на антидепрессанты, а Евгений и др. применили деревья принятия решений и случайные леса для прогнозирования результатов лечения литием на основе экспрессии генов. Несмотря на прогресс, требуются дополнительные исследования на людях для совершенствования этих прогностических моделей.
Искусственный интеллект и машинное обучение в прогнозировании прогноза для психических расстройств
На основе текущих данных пациентов, искусственный интеллект и машинное обучение используются для прогнозирования будущих медицинских результатов психических расстройств. Например, Шмааль и др. использовали классификаторы гауссовых процессов с МРТ и клиническими данными для прогнозирования траекторий MDD с точностью 73%. Deep Patient, модель глубокого обучения, использующая электронные медицинские записи, прогнозирует заболевания, такие как аутизм и шизофрения, с высокой точностью (AUC = 0,85). Deep Patient превосходит традиционные методы из-за своих нелинейных преобразований. Другие инструменты, такие как DeepCare и Doctor AI, с использованием рекуррентных нейронных сетей, также поддерживают прогнозирование прогноза, обрабатывая нерегулярно встречающиеся события в электронных медицинских записях.
Искусственный интеллект и машинное обучение в прогнозировании диагностики психических расстройств
Методы искусственного интеллекта и машинного обучения все чаще используются для диагностики психических расстройств, таких как болезнь Альцгеймера, аутизм и шизофрения с использованием нейрообразования. Например, методы опорных векторов и модели глубокого обучения, такие как автоэнкодеры и сети глубокого убеждения, показали высокую точность в различении здоровых людей и тех, у кого есть болезнь Альцгеймера или аутизм. Модели глубокого обучения также превзошли традиционные методы в ранней диагностике. Кроме того, объединение информации о SNPs и белковых данных с методиками машинного обучения, такими как логистическая регрессия и наивный Байес, улучшило прогнозирование шизофрении, демонстрируя потенциал искусственного интеллекта в улучшении диагностической точности.
Ограничения текущих подходов искусственного интеллекта и машинного обучения в психиатрии
Текущие исследования искусственного интеллекта и машинного обучения в точной психиатрии сталкиваются с несколькими ограничениями. Небольшие размеры выборок угрожают переобучением и ограничивают обобщаемость на разнообразные популяции. Многие исследования нуждаются в более полномасштабной репликации с разнообразными когортами, что делает их результаты менее универсально применимыми. Некоторые модели специфичны для определенных методов лечения и не обобщаются на другие препараты. Гетерогенность данных и их отсутствие дополнительно усложняют анализ. Долгосрочные траектории болезни часто требуют внимания из-за использования ретроспективных данных. Исследования должны сосредоточиться на более крупных, перспективных исследованиях, улучшенной гармонизации данных и прозрачных, обобщаемых прогностических моделях для повышения надежности и применимости этой области.
Заключение и будущее направление
Точная психиатрия обещает улучшить диагностические и терапевтические стратегии, используя искусственный интеллект и машинное обучение для персонализированного лечения, прогнозирования прогноза и выявления биомаркеров. В будущем исследования должны приоритизировать интеграцию мультиомных и нейрообразовательных данных для улучшения понимания психических расстройств. С увеличением влияния технологий, основанных на данных, и одноклеточной секвенирования, ожидается, что новые методы искусственного интеллекта, в частности алгоритмы глубокого обучения, революционизируют общественное и глобальное здравоохранение. В будущем, вероятно, будут внедрены предварительные тесты прогнозирования в клиническую практику на основе крупных перспективных исследований, которые совершенствуют биомаркеры и клинические факторы для индивидуальных планов лечения.
