Ученые из Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова, которые и занимались разработкой, уточняют, что проблема ранней диагностики депрессии остается актуальной: на начальных стадиях заболевание трудно выявить, несмотря на изменения в работе мозга, нарушении передачи сигналов между нейронами и развитии окислительного стресса.
Существующие методы, к сожалению, часто не позволяют точно поставить диагноз.
Поэтому новый подход основан на анализе данных функциональной МРТ 70 пациентов с депрессией и 70 здоровых участников.
Сначала алгоритм выявляет ключевые особенности работы нейронных сетей, связанных с поведением, включая изменения в лобной коре. Затем с помощью контрастивного обучения система определяет различия между группами.
В результате исследователям удалось выявить даже незначительные, но клинически важные изменения в структуре и связях мозга.
Стоит отметить, что точность метода составила 86%, тогда как традиционные подходы дают около 50%.
Кроме того, ученые подтвердили, что депрессия связана с нарушением работы сразу нескольких нейронных сетей. Новый алгоритм выявил 20 ключевых связей, тогда как стандартные методы – лишь пять.
Исследователи полагают, что разработка может повысить точность диагностики, помочь выявлять заболевание на ранних стадиях и открыть путь к более персонализированному лечению. В дальнейшем технологию планируют применять и для других расстройств, включая шизофрению и биполярное расстройство.
28 апреля 2026 года министр науки и высшего образования Саясат Нурбек удивил интересной новостью. Он заявил, что ИИ-помощник появится у казахстанских ученых.