Ilmuwan mengidentifikasi algoritma alur kerja untuk memprediksi psikosis – ScienceDaily

Ilmuwan mengidentifikasi algoritma alur kerja untuk memprediksi psikosis – ScienceDaily


Ilmuwan dari Max Planck Institute of Psychiatry, dipimpin oleh Nikolaos Koutsouleris, menggabungkan penilaian psikiatri dengan model pembelajaran mesin yang menganalisis data klinis dan biologis. Meskipun psikiater membuat prediksi yang sangat akurat tentang hasil penyakit yang positif, mereka mungkin meremehkan frekuensi kasus yang merugikan yang menyebabkan kekambuhan. Pengenalan pola algoritmik membantu dokter untuk memprediksi perjalanan penyakit dengan lebih baik.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi kecerdasan buatan dan manusia yang mengoptimalkan prediksi penyakit mental. “Algoritma ini memungkinkan kami untuk meningkatkan pencegahan psikosis, terutama pada pasien muda yang berisiko tinggi atau dengan depresi yang muncul, dan untuk melakukan intervensi dengan cara yang lebih tepat sasaran dan tepat waktu,” jelas Koutsouleris.

Algoritme tidak menggantikan pengobatan oleh profesional medis; sebaliknya, ini membantu pengambilan keputusan dan memberikan rekomendasi, apakah akan melakukan pemeriksaan lebih lanjut atas dasar individu. Dengan menggunakan algoritma tersebut, praktisi dapat mengidentifikasi pada tahap awal pasien yang membutuhkan intervensi terapeutik dan yang tidak. “Hasil penelitian kami dapat membantu mendorong proses validasi klinis timbal balik dan interaktif serta meningkatkan alat prognostik dalam layanan skrining dunia nyata,” Koutsouleris menyimpulkan.

buat perbedaan: peluang bersponsor


Sumber Cerita:

Materi disediakan oleh Max Planck Society. Catatan: Konten dapat diedit gaya dan panjangnya.


Referensi Jurnal:

  1. Nikolaos Koutsouleris, Dominic B.Dwyer, Franziska Degenhardt, Carlo Maj, Maria Fernanda Urquijo-Castro, Rachele Sanfelici, David Popovic, Oemer Oeztuerk, Shalaila S. Haas, Johanna Weiske, Anne Ruef, Lana Kambeitz-Ilankovic, Linda A. Antonucci, Susanne Neufang, Christian Schmidt-Kraepelin, Stephan Ruhrmann, Nora Penzel, Joseph Kambeitz, Theresa K. Haidl, Marlene Rosen, Katharine Chisholm, Anita Riecher-Rössler, Laura Egloff, André Schmidt, Christina Andreou, Jarmo Hietala, Timo Schirmer, Georg Romer , Petra Walger, Maurizia Franscini, Nina Traber-Walker, Benno G. Schimmelmann, Rahel Flückiger, Chantal Michel, Wulf Rössler, Oleg Borisov, Peter M. Krawitz, Karsten Heekeren, Roman Buechler, Christos Pantelis, Peter Falkai, Raimo KR Salokangas, Rebekka Lencer, Alessandro Bertolino, Stefan Borgwardt, Markus Noethen, Paolo Brambilla, Stephen J.Wood, Rachel Upthegrove, Frauke Schultze-Lutter, Anastasia Theodoridou, Eva Meisenzahl. Alur Kerja Pembelajaran Mesin Multimodal untuk Prediksi Psikosis pada Pasien Dengan Sindrom Risiko Tinggi Klinis dan Depresi Onset Terbaru. JAMA Psychiatry, 2020; DOI: 10.1001 / jamapsychiatry. 2020.3604

Kutip Halaman Ini:

Max-Planck-Gesellschaft. “Para ilmuwan mengidentifikasi algoritma alur kerja untuk memprediksi psikosis.” ScienceDaily. ScienceDaily, 11 Januari 2021. .

Max-Planck-Gesellschaft. (2021, 11 Januari). Ilmuwan mengidentifikasi algoritma alur kerja untuk memprediksi psikosis. ScienceDaily. Diakses pada 11 Januari 2021 dari www.sciencedaily.com/releases/2021/01/210111094301.htm

Max-Planck-Gesellschaft. “Para ilmuwan mengidentifikasi algoritma alur kerja untuk memprediksi psikosis.” ScienceDaily. www.sciencedaily.com/releases/2021/01/210111094301.htm (diakses 11 Januari 2021).

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Singapore Prize

Posted in EDR
Author Image
adminProzen