Нейросеть точнее находит депрессию по генам и ЭЭГ
Российские ученые разработали нейросеть для диагностики депрессии по данным генетики и электроэнцефалограммы. Новая модель оказалась точнее прежних алгоритмов: она правильно определяет заболевание более чем в 96% случаев, тогда как раньше точность достигала лишь 86%. Об этом сообщает издание СО РАН «Наука в Сибири».
Разработка представляет собой графовую нейросеть — разновидность архитектуры, основанной на системе графов. Сначала модель обучают на примерах: ей показывают генотипы и ЭЭГ людей с диагностированной депрессией и без нее. Затем нейросеть самостоятельно классифицирует новые данные, определяя, есть ли у человека заболевание.
Для обучения собрали данные более чем трех тысяч жителей Сибири — от Алтайского края до Бурятии. У участников брали кровь и мазки со слизистой щеки, записывали ЭЭГ и проводили психологические тесты. ДНК секвенировали по 164 локусам, после чего сравнивали с референсным геномом.
По словам одного из авторов работы Александра Савостьянова, совместный анализ генетических и нейрофизиологических данных повышает надежность диагностики. Гены отражают предрасположенность к депрессии, но не учитывают жизненные обстоятельства, а ЭЭГ показывает текущее состояние, которое может быть изменчивым. Например, в одном случае аномалия на ЭЭГ оказалась следствием недавнего удаления зуба, а не психического расстройства.
