Ученые из Университета Дьюка под руководством Эллиота Хилла выяснили, что искусственный интеллект способен с высокой точностью предсказывать риск развития психических расстройств у подростков задолго до появления выраженных симптомов. Работа опубликована в журнале Nature Medicine (NM).

Психические заболевания среди подростков стремительно растут: почти 50% подростков в США сталкиваются с психическими расстройствами, и около двух третей из них не получают необходимой помощи. Основная сложность заключается в том, чтобы заранее выявлять подростков из группы высокого риска. Если удастся точно прогнозировать, кто подвержен риску ухудшения психического здоровья, это позволит более эффективно распределять ресурсы и предоставлять помощь тем, кто в ней действительно нуждается, считает Хилл.

Ученые воспользовались данными исследования Adolescent Brain and Cognitive Development Study (ABCD), которое охватило более 11 тысяч подростков со всей территории США. На основе этих данных были разработаны две модели: одна из них анализировала уже проявившиеся симптомы, а другая — скрытые факторы, такие как нарушения сна и семейные конфликты.

Для обучения моделей использовались анкеты подростков и их родителей, а в некоторых случаях — данные МРТ.

Симптом-ориентированная модель достигла точности 84%, а механизм-ориентированная модель показала точность 75%. Наиболее значимым фактором риска оказалось нарушение сна — его влияние оказалось сильнее, чем у травматического опыта в детстве или психических заболеваний в семье. Интересно, что добавление данных МРТ не улучшило точность модели, что делает её доступной для повседневного использования в школах и клиниках.

Ученые планируют протестировать модель в городских районах Северной Каролины, чтобы подтвердить ее эффективность в реальных медицинских условиях. Если результаты будут успешными, технология сможет стать основой для более ранней диагностики и эффективного распределения ресурсов в сфере психиатрической помощи подросткам.