Maschinelles Lernen hilft bei der Vorhersage der Behandlungsergebnisse von Schizophrenie
2018
Chinese Academy of Sciences, Beijing, China
Anhand von maschinellem Lernen, das Algorithmen benutzt, werden fMRT-Bilder untersucht. Diese stammen sowohl von neu diagnostizierten, bisher unbehandelten Schizophreniepatienten als auch von gesunden Probanden. Durch Messen der Verbindungen einer speziellen Gehirnregion (Superior temporal cortex) in Bezug auf andere Regionen des Gehirns identifizierte der Algorithmus erfolgreich Patienten mit Schizophrenie mit einer Genauigkeit von 78 Prozent. Es wurde auch mit einer Genauigkeit von 82 Prozent vorhergesagt, ob ein Patient positiv auf eine bestimmte antipsychotische Behandlung namens Risperidon ansprechen würde oder nicht. Die Forscher hoffen, die Arbeit auf andere psychische Erkrankungen wie depressive und bipolare Störungen ausweiten zu können.
Treatment response prediction and individualized identification of first-episode drug-naïve schizophrenia using brain functional connectivity
Xiang Yang Zhang
Eingestellt am: 06.07.2020
[1] https://www.nature.com/articles/s41380-018-0106-5[2] https://www.technologynetworks.com/informatics/news/machine-learning-helps-predict-schizophrenia-treatment-outcomes-306270
