AI用于预测患者亲属的精神分裂症的早期症状

阿尔伯塔大学的研究人员在开发一种人工智能工具方面又向前迈进了一步，该工具可以通过分析大脑扫描图来预测精神分裂症。

在最近发表的一项研究中工具对57名健康的精神分裂症患者。它准确地确定了14个在自我报告的斯科匹术人格特质规模上得分最高的人。

精神分裂症影响30万加拿大人的精神分裂症会导致妄想，幻觉，混乱的言论，思维问题和缺乏动力，通常用药物，心理治疗和脑刺激的组合治疗。患者的一级亲属在寿命期间高达发展精神分裂症的危险性高达19％，与普通人口风险不到1％的百分比。

医学和牙科学院高级机器学习专家、第一作者苏尼尔·卡尔马迪·瓦苏表示:“我们的循证工具观察大脑中的神经特征，可能比仅通过主观症状评估进行诊断更准确。”

Kalmady Vasu指出，该工具旨在成为决策支持工具，不会替换精神科医生的诊断。他还指出，虽然有斯派比人格特质可能导致人们更容易受到精神病，但它们并不肯定会培养全面的精神分裂症。

“我们的目标是提供帮助的工具早期诊断为研究精神分裂症的疾病过程和帮助识别症状集群，“Kalmady Vasu说，他也是艾伯塔省机器智能研究所的成员。

该工具被称为Empaschiz（具有多种局部精神分裂症预测的组合算法），以前用于预测精神分裂症的诊断，通过检查患者脑扫描，精度为87％。它是由来自美国和印度国家心理健康研究所和神经科学研究所的研究人员开发的。该团队还包括一名神经科学和精神卫生学院的三位议员，从科学学院和加拿大CIFAR AI椅子Russ Griner以及Sechistrists Andrew Greenshaw和Serdar Dursun的Canada Cifar Ai椅子，以及最新文件的作者。

Kalmady Vasu表示，该研究的下一步将测试该工具对非家族性质的精确性，具有斯派比尔特征，并随着时间的推移来跟踪评估的个人，以了解他们是否发展精神分裂症在生命之后。

Kalmady Vasu也在使用同样的原理开发算法来预测结果，如死亡率和再入院率心脏衰竭在通过加拿大活力中心的心血管患者。

“严重的精神疾病和心血管问题导致功能性残疾和损害生活质量，”卡尔玛迪瓦斯说。“为这些复杂的障碍制定目标，基于证据的工具非常重要，这是困扰人类的复杂障碍。”

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