Новости

Сибирские ученые показали, что алгоритмы на основе глубокой нейронной сети наиболее перспективны для прогнозирования развития шизофрении. Полученные результаты в будущем могут стать основной для создания новых лабораторных методов диагностики психического расстройства. В научном проекте приняли участие сотрудники подведомственных Минобрнауки России Томского национального исследовательского медицинского центра (НИМЦ), Института химической биологии и фундаментальной медицины (ИХБФМ) СО РАН и Института ядерной физики им. Г.И. Будкера СО РАН.

Исследователи сравнили пять видов алгоритмов, чтобы найти наиболее перспективный: прогностические модели были построены с использованием алгоритмов, основанных на логистической регрессии, глубоких нейронных сетях, деревьях решений, методе опорных векторов и классификаторе алгоритмов k-ближайших соседей. В качестве предикторов использовались периферические маркеры иммуновоспаления: хемокины, цитокины и ростовые факторы. В тестировании различных моделей участвовали 217 больных шизофренией и 90 человек без психического расстройства.

Результаты исследования, поддержанного Российским научным фондом, опубликованы в высокорейтинговом научном журнале первого квартиля.