В Сибири разработали нейросеть для диагностики депрессии — точность 93%

Учёные из Томска и Новосибирска создали первую в мире нейросеть для выявления депрессии. Точность диагностики достигает 93 %, сообщили ТАСС в Минобрнауки РФ.

Неда Фироз (ТГУ) и Александр Савостьянов (НГУ) разработали алгоритм на базе графовых нейронных сетей (GNN). Он впервые одновременно анализирует данные электроэнцефалографии (ЭЭГ) и генетические маркеры — обычно эти сведения изучают отдельно.

Модель, названная мультимодальным свёрточным трансформером, помогает выявлять скрытые взаимосвязи в данных. По словам разработчиков, она не заменяет врача, а служит дополнительным инструментом, снижающим субъективность диагноза.

Главное достоинство алгоритма в том, что он может проанализировать нового пациента и с высокой точностью определить вероятность депрессии. Компьютер замечает сложные сочетания признаков, которые психиатр без него просто не способен вычислить. Важно: мы не заменяем психиатра, мы даем ему инструмент, чтобы исключить субъективность. Нейросеть — это второе мнение, основанное на чистой математике и физиологии мозга, — отметила Фироз.

Тестирование на выборке из 383 человек (34 с депрессией и 349 здоровых) подтвердило высокую точность алгоритма. Результаты опубликованы в журнале «Безопасность информационных технологий».