Les chercheurs développent un outil d’apprentissage automatique pour analyser les scintigraphies cérébrales, identifier le risque de diagnostic et de traitement précoces. – Technoguide

Les chercheurs de l’Université de l’Alberta ont fait un autre pas en avant dans le développement d’un outil d’intelligence artificielle pour prédire la schizophrénie en analysant des scintigraphies cérébrales.

Dans une recherche récemment publiée, l’outil a été utilisé pour analyser les images de résonance magnétique fonctionnelle de 57 parents sains au premier degré (frères et sœurs ou enfants) de patients schizophrènes. Il a identifié avec précision les 14 personnes qui ont obtenu les scores les plus élevés sur une échelle de traits de personnalité schizotypiques autodéclarés.

La schizophrénie, qui touche 300 000 Canadiens, peut causer des délires, des hallucinations, une élocution désorganisée, des troubles de la pensée et un manque de motivation, et est habituellement traitée par une combinaison de médicaments, de psychothérapie et de stimulation cérébrale. Les parents au premier degré des patients ont jusqu’à 19% de risque de développer une schizophrénie au cours de leur vie, contre un risque de moins de 1% dans la population générale.

“Notre outil basé sur des preuves examine la signature neuronale dans le cerveau, avec le potentiel d’être plus précis que le diagnostic par l’évaluation subjective des symptômes uniquement”, a déclaré l’auteur principal Sunil Kalmady Vasu, spécialiste principal de l’apprentissage automatique à la Faculté de médecine et Dentisterie.

Kalmady Vasu a noté que l’outil est conçu pour être un outil d’aide à la décision et ne remplacerait pas le diagnostic par un psychiatre. Il a également souligné que si le fait d’avoir des traits de personnalité schizotypiques peut rendre les gens plus vulnérables à la psychose, il n’est pas certain qu’ils développeront une schizophrénie à part entière.

«L’objectif est que l’outil aide au diagnostic précoce, étudie le processus pathologique de la schizophrénie et aide à identifier les groupes de symptômes», a déclaré Kalmady Vasu, également membre de l’Alberta Machine Intelligence Institute.

L’outil, baptisé EMPaSchiz (algorithme d’ensemble avec plusieurs parcellations pour la prédiction de la schizophrénie), était auparavant utilisé pour prédire un diagnostic de schizophrénie avec une précision de 87% en examinant les scintigraphies cérébrales des patients. Il a été développé par une équipe de chercheurs de l’U of A et de l’Institut national de la santé mentale et des neurosciences en Inde. L’équipe comprend également trois membres de l’Institut de neurosciences et de santé mentale de l’U of A – le chercheur en informatique et président du CIFAR AI du Canada Russ Greiner de la Faculté des sciences, et les psychiatres Andrew Greenshaw et Serdar Dursun, qui sont également auteurs du dernier article. .

Kalmady Vasu a déclaré que les prochaines étapes de la recherche permettront de tester la précision de l’outil sur des individus non familiaux présentant des traits schizotypiques et de suivre les individus évalués au fil du temps pour savoir s’ils développent une schizophrénie plus tard dans la vie.

Kalmady Vasu utilise également les mêmes principes pour développer des algorithmes pour prédire des résultats tels que la mortalité et les réadmissions pour insuffisance cardiaque chez les patients cardiovasculaires par le biais du Centre canadien VIGOR.

«Une maladie mentale grave et des problèmes cardiovasculaires entraînent une incapacité fonctionnelle et nuisent à la qualité de vie», a déclaré Kalmady Vasu. “Il est très important de développer des outils objectifs et factuels pour ces troubles complexes qui affligent l’humanité.”

Source de l’histoire:

Matériel fourni par la Faculté de médecine et de dentisterie de l’Université de l’Alberta. Original écrit par Gillian Rutherford. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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