Нейровизуальное машинное обучение способно на лучшее прогнозирование — даже в сложных клинических случаях — чем обычные специалисты. К такому заключению пришли Koutsoulery N. et al, проанализировав данные 116 индивидов с высоким клиническим риском (ВКР) или 120 с недавним депрессивным эпизодом (НДЭ) в пяти странах (Испания, Германия, Франция, Италия, с помощью клинического, нейровизуального и комбинированного машинного обучения и сравнив полученное с прогнозированием живых экспертов.
Исследователи загрузили в программу данные по уменьшению объёма серого вещества (ОСВ) в медиально-префронтальной коре и увеличению в дорсолатеральных префронтальной для пациентов с ВКР; для группы пациентов с НДЭ — по уменьшению медиотемпоральной и увеличению в префронально-перисильвиарной. Бесплатная программа NeuroMiner (www.pronia.eu), запущенная в 2009 году, анализирует такие неоднородные данные как клинические и нейрокогнитивные отчёты, структурные и нейровизуальные показатели, генетическую информацию. Программа самостоятельно определяет способы предварительной обработки, фильтрации и увязывания данных для получения наиболее точных результатов прогнозирования.
Read More