Máy học có mô hình dự đoán hiệu quả kết quả xã hội trước 1 năm
Một nghiên cứu nhỏ nhưng hấp dẫn đã tiết lộ một thuật toán học máy có thể dự đoán kết quả xã hội về bệnh nhân trầm cảm hoặc rối loạn tâm thần tốt hơn so với các chuyên gia. Nghiên cứu cho thấy công cụ trí tuệ nhân tạo vượt trội so với dự đoán của các bác sĩ khi ước lượng hoạt động xã hội của bệnh nhân lên đến một năm.
Nghiên cứu này có hơn 400 tình nguyện viên tham gia, được chia thành ba nhóm – một là nhóm kiểm soát khỏe mạnh, là những người có nguy cơ mắc chứng rối loạn tâm thần phát triển cao và những người mắc chứng trầm cảm khởi phát gần đây. Mô hình máy học được huấn luyện trên nhiều dữ liệu bệnh nhân khác nhau bao gồm neuroimaging và kết hợp dữ liệu cơ bản, sau đó được giao nhiệm vụ dự đoán kết quả xã hội của từng bệnh nhân trong một năm tới. Những kết quả xã hội này được định nghĩa là khả năng duy trì mối quan hệ với người khác và khả năng thực hiện tương tác xã hội. Ở những bệnh nhân có nguy cơ cao bị rối loạn tâm thần, máy học đã dự đoán chính xác kết quả xã hội trong tương lai là 83%. 70% bệnh nhân trầm cảm được dự đoán chính xác. Trong cả hai trường hợp, máy hoạt động tốt hơn tiên lượng của chuyên gia.
Trưởng nhóm nghiên cứu, Stephen Wood, cho biết: “Dự đoán kết quả xã hội là quan trọng cho những người trẻ tuổi và người trưởng thành ở các nước OECD là nguyên nhân hàng đầu của sự bất lực và hoạt động xã hội kém bao gồm phần lớn là rối loạn sức khỏe tâm thần, bao gồm cả những người bình thường. Bằng cách có thể dự đoán tốt hơn những gì sẽ xảy ra với những đối tượng có nguy cơ cao bị rối loạn tâm thần hoặc với trầm cảm khởi phát gần đây theo thời gian, chúng tôi có thể cung cấp phương pháp điều trị riêng cho họ và khả năng cải thiện hoạt động xã hội của họ“.
Nghiên cứu mới nhất này trong mô hình chẩn đoán định hướng trí tuệ nhận tạo cho thấy mức độ thiên vị vô thức nhất định trong các tương tác lâm sàng của con người có thể vượt qua bằng cách sử dụng các mô hình máy tính này. Một nhà bình luận về nghiên cứu mới này đưa ra giả thuyết rằng bác sĩ lâm sàng có thể giả định kết quả xã hội trong tương lai cho một số bệnh nhân do cái được gọi là “thiên vị lạc quan“. Mặc dù tập hợp dữ liệu hợp lý nhỏ, nghiên cứu này sẽ hỗ trợ bác sĩ lâm sàng giúp họ đưa ra những phương pháp điều trị hiệu quả hơn với sự trợ giúp của mô hình máy tính chẩn đoán. Các nghiên cứu gần đây đã báo cáo thành công với hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để làm tất cả mọi thứ từ việc đọc hình chụp quang tuyến vú và dự đoán nguy cơ ung thư vú để thường đoán tuổi thọ chung của một người sử dụng những hình ảnh y tế.
Nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí JAMA Psychiatry.
Đ.T.V (NASATI), theo https://newatlas.com/ai-depression-psychosis-prediction/56534/