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機械学習がうつ病への取り組みにどのように役立つか
うつ病は、完全には理解されていない複雑な起源を持つ単純な音の状態です。現在、機械学習により、科学者はより良い治療を提供するためにその謎のいくつかを解き明かすことができるかもしれません。
遺伝的、環境的、心理的要因の混合の結果であると考えられている大うつ病性障害と診断される患者のために、彼らはいくつかの 長いリスト 倦怠感や集中力の欠如などの症状の。診断されると、彼らは彼らの状態を和らげるのを助けるために認知行動療法または投薬を受けるかもしれません。しかし、症状は大きく異なる可能性があるため、すべての治療がすべての患者に有効であるとは限りません。
最近、多くの人工知能研究者が機械学習を医療状況に適用する方法を開発し始めています。このようなアプローチは、人間が決して知ることのできない膨大なデータセット全体の傾向と詳細を見つけ出し、他の患者の診断に使用できる結果を引き出すことができます。 The ニューヨーカー 最近走った 特に興味深いエッセイ 医療スキャンから診断を行うための技術の使用について。
うつ病に光を当てるために、同様のアプローチが使用されています。 A で公開された研究 精神医学研究 今年の初めに、MRIスキャンを機械学習アルゴリズムで分析して、誰かがこの状態に苦しんでいる可能性を確立できることが示されました。チームは、苦しんでいる人とそうでない人のスキャンの微妙な違いを特定することにより、MRIスキャンから約75％の精度で大うつ病性障害に苦しんでいる目に見えない患者を特定できることを発見しました。
おそらくもっと興味深いことに、 Voxレポート Weill Cornell Medical Collegeの研究者は、さまざまなタイプのうつ病を特定するために同様の取り組みを行っています。脳が休息状態にあるときにキャプチャされたデータを機械学習アルゴリズムに問い合わせさせることで、科学者は不安と喜びの欠如のさまざまな混合物として現れる状態の4つの異なるサブタイプを分類することができました。
もちろん、MRIスキャンからそのようなきめ細かい診断を推測するすべての試みが過去に成功したわけではありません。しかし、AIを使用すると、個々の医師がスキャンを精査する場合よりも、信号を発見する可能性がはるかに高くなります。少なくとも、実験は、さまざまなタイプのうつ病があるという概念に重みを与えます。
このアプローチは、機械学習を使用して状態に関連する微妙な手がかりを見つけるための幅広い取り組みのほんの一部にすぎない可能性があります。たとえば、ニューヨーク大学のランゴーンメディカルセンターの研究者は、機械学習技術を使用して、うつ病やPTSDなどの症状を持つ人々に特有の発声パターンを選択しています。
そして、Voxによれば、多くの種類のうつ病が存在する可能性があるという考えが役立つ可能性があります。それは別のことに注意します 最近の研究 エモリー大学の研究者によって実施され、機械学習は、さまざまな治療形態の有効性と相関するfMRIスキャンで脳活動のさまざまなパターンを識別できることを発見しました。
言い換えれば、AIを使用して固有のタイプのうつ病を特定するだけでなく、それらをどのように治療するのが最善かを確立することも可能かもしれません。そのようなアプローチは、臨床的に適切な結果を提供することからまだ長い道のりですが、将来、患者を助けるためのより良い方法を特定することが可能かもしれないことを示しています。
一方、一部の研究者は、うつ病が自傷行為や自殺などの悲劇的な結果につながらないようにするためのAIの開発も試みています。たとえば先月、 有線 報告 フロリダ州立大学の科学者は、健康記録のパターンを分析して、自殺念慮のリスクがある可能性のある患者にフラグを立てる機械学習ソフトウェアを開発しました。また、Facebookは、ユーザーコンテンツを分析することで同様のことができると主張していますが、その介入がどれほど効果的であるかはまだわかりません。
（続きを読む： vox 、 有線 、 ニューヨーカー 、Facebookの自殺予防ツールに関する大きな質問、音声分析技術が病気を診断できる）