2021年1月26日

AI用于预测患者亲属的精神分裂症的早期症状

经过艾伯塔大学医学牙科学院

艾伯塔大学研究人员在开发一种人工智能工具方面采取了另一步，通过分析脑扫描来预测精神分裂症。

在最近发表的研究中，工具用于分析57个健康的一级亲属（兄弟姐妹或儿童）的功能磁共振图像精神分裂症患者。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。

“我们的循证工具看着大脑中的神经签名，潜在的症状更准确，通过对症状的主观评估，”医学院的高级机器学习专家“孙·卡尔玛·卡尔玛·卡尔玛·苏格利·瓦苏说牙科。

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。

“目标是为了帮助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。