華人學者開發新演算法，可準確預測精神疾病治療結果！

葯明康德AI/報道

機器學習可以幫助進行精神疾病的診斷和治療工作嗎？近日，來自阿爾伯塔大學（University of Alberta）的華人學者Bo Cao博士及其團隊完成了一項新研究，可以用機器學習技術來預測精神分裂症的治療結果。該研究發表在了自然出版集團旗下期刊《Molecular Psychiatry》上。

精神分裂症是一種嚴重的精神疾病，伴隨妄想，幻覺和認知障礙等癥狀。據統計，大約每100人中就有一人會受到精神分裂症的影響。大多數精神分裂症患者在年輕時就會出現相關癥狀，並將與這一疾病展開數十年的鬥爭。

▲很多人都會遭受各種精神疾病的困擾（圖片來源：Pixabay）

精神分裂症和其它許多精神疾病的早期診斷，以及提出個性化的治療策略，對臨床醫生來講是一項持續的挑戰。目前，精神分裂症的治療方法還是通過反覆試驗試錯的方式得出。如果藥物不能起效，患者可能會出現長時間的相關癥狀及副作用，更有可能錯過控制和治療疾病的最佳時間。因此，研究出治療精神分裂症等疾病的治療方案至關重要。

研究人員使用機器學習演算法來分析新診斷出且未經治療的精神分裂症患者，以及健康受試者的核磁共振圖像（MRI）。通過測量大腦的上顳葉皮層其他區域的連接狀況，該演算法能夠以78%的準確率成功識別出精神分裂症患者。同時，該演算法還能夠以82%的準確度，來預測患者是否會對特定抗精神疾病藥物利培酮的治療產生積極反應。

▲該研究的負責人之一、阿爾伯塔大學精神病學助理教授Bo Cao博士（圖片來源：Ross Neitz）

「這項研究還只是我們邁出的第一步。我們希望，最終可以找到可靠的生物標誌物，能夠在癥狀出現之前對精神分裂症進行預測，」該研究的負責人之一、阿爾伯塔大學精神病學助理教授Bo Cao博士表示：「同時，我們也想利用機器學習技術，來優化患者的治療方案，而並非讓這種技術取代醫生。未來如果在機器學習的幫助下，醫生能夠在首次就診時就為患者選擇最佳的藥物或治療手段，那將是一次巨大的飛躍。」

Cao博士希望將這項研究的範圍擴大到其他精神疾病，如重度抑鬱症和雙相障礙等。雖然該演算法在進行精神分裂症診斷和治療時，得到的初步結果令人振奮，但是這項研究仍然需要在大量樣本中進一步進行驗證，並且需要改進來提高預測準確性。這樣一來，才能將研究成果真正轉化為臨床環境中的實用輔助工具。

參考資料：

[1] Machine learning helps to predict the treatment outcomes of schizophrenia

[2] Treatment response prediction and individualized identification of first-episode drug-na?ve schizophrenia using brain functional connectivity

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