В России создали нейросеть для выявления депрессии с точностью 96%

Новосибирские исследователи разработали инновационный алгоритм на основе графовых нейронных сетей, который позволяет объединить данные генетического тестирования и электроэнцефалограммы для диагностики депрессивных расстройств. Как сообщается в официальном издании Сибирского отделения РАН, новая методика значительно превосходит по точности все ранее применявшиеся подходы, открывая возможности для массового скрининга психических нарушений.

Принцип работы системы основан на машинном обучении: на первом этапе нейросеть получает размеченную выборку, где известен статус каждого пациента. После обработки генотипов и показателей мозговой активности алгоритм учится самостоятельно выделять закономерности, характерные для здорового состояния и для депрессии. На тестовом этапе программа анализирует только сырые данные и определяет диагноз без участия человека, что позволяет максимально объективизировать процесс диагностики.

В рамках подготовки базы для обучения ученые провели масштабное полевое исследование, охватившее три тысячи добровольцев из разных регионов Сибири — от Алтая до Бурятии. Для каждого участника были собраны образцы крови и эпителиальных клеток, проведено секвенирование по 164 генетическим маркерам, а также выполнена запись электроэнцефалограммы и психологическое тестирование на выраженность депрессивной симптоматики.

Результаты эксперимента показали, что гибридный подход существенно повышает достоверность диагностики: точность распознавания достигла 96,4%, что на 10% выше показателей предыдущих моделей. Особую важность имеет существенное снижение доли ложноотрицательных ответов — ситуаций, когда болезнь остается незамеченной. Как подчеркивают разработчики, в психиатрии пропуск диагноза гораздо опаснее, чем гипердиагностика, так как несвоевременное выявление депрессии может иметь тяжелые последствия.

Как пояснил один из авторов проекта Александр Савостьянов, ключевое преимущество новой модели заключается в синергии данных. Генетический анализ сам по себе дает лишь ограниченную информацию о предрасположенности, так как реализация риска сильно зависит от жизненных обстоятельств. ЭЭГ, напротив, отражает мгновенное функциональное состояние, на которое могут влиять даже такие факторы, как усталость или недавнее медицинское вмешательство. Однако совместное использование этих двух разнородных типов данных, дополненное поведенческими тестами, обеспечивает высокую устойчивость и надежность диагностического заключения.