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检测中风后抑郁症类型的AI可以帮助中风幸存者获得正确的治疗

由日本研究人员开发的AI可能会通过检测患者的中风后抑郁症(PSD)类型来帮助中风幸存者获得正确的治疗,PSD是中风后经常见到但经常被忽视的神经精神病表现,可能损害功能恢复。

AI是由广岛大学(HU)研究人员使用一种称为对数线性高斯混合网络的概率人工神经网络开发的。根据从274例患者的功能,身体和认知测试获得的36个评估指标,对神经网络进行了训练,以区分抑郁,无知或焦虑。

他们的研究详细分析了PSD与使用机器学习进行的日常生活独立活动,麻痹程度,压力意识和较高的脑功能之间的关系,该研究发表在《科学报告》上。

早期PSD检测

研究人员说,每种PSD类型可能具有不同的潜在神经解剖学机制,这可能对患者的功能恢复产生明显影响。而且,其早期检测对于提供患者所需的适当治疗至关重要。

研究作者Seiji Hama说:“抑郁症是中风后急性和亚急性期的一种高度合并症的神经精神症状,据报道它会对功能和认知恢复产生负面影响。因此,早期诊断和干预对于中风后抑郁至关重要。” HU的生物医学与健康研究所的研究员表示。

“但是,PSD是多因素的,并且相关的神经系统症状可能会阻碍检测过程。这项研究是旨在使用常规实践中获得的数据而无需任何特殊设备来准确诊断PSD的第一步。”

研究人员通过接收器工作特性曲线测试了AI的诊断准确性,该特性曲线通过给出曲线下的面积(AUC)得分直观地评估了机器学习算法的性能。AUC得分1.0意味着完美的性能。PSD检测AI得分高于0.85。

压力阈值假设

与压力反应相关的各种中风后身体障碍,认知功能障碍和情绪障碍错综复杂,难以理解PSD的原因,因此使其诊断具有挑战性。

尚不确定PSD是由于中风后的身体损伤而在哀悼过程中发生,还是由与脑部损伤相关的生物学因素引起的。

然而,研究结果表明,由于中风引起的脑部损伤而导致的压力适应性降低是PSD的背后原因。

他们在研究中说:“关于PSD机制的传统假说之一是'阈值假说',这与先前的许多报道一致,表明基底节,丘脑,深部白质和PSD中腔隙性梗塞的积聚。” 。

Hama表示,他们打算使用MRI图像进行详细的分析,以进一步弄清PSD的起源,并改进诊断技术,以期将该技术应用于可穿戴设备。研究人员预计,通过早期诊断和治疗PSD可以改善患者的康复。

“如果这种PSD诊断技术能够通过可穿戴设备进行测试,则有可能在当地社区使用它。通过将其与认知功能测试结合起来,我们希望验证其在预防冠心病的预防作用中的应用。中风。”他说。

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