Диагностика усложняется еще тем, что многие симптомы шизофрении могут напоминать проявления других психических расстройств. Например, депрессии или биполярного расстройства. Поэтому врачам приходится проводить множество тестов и бесед
с пациентом, чтобы убедиться, что диагноз поставлен правильно.

Искусственный интеллект может существенно облегчить работу врачей. ИИ справляется
с анализом данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и ЭЭГ
для выявления тонких структурных различий
в мозге, связанных с шизофренией.

Один из важных инструментов — анализ речи пациентов. ИИ способен выявить аномалии
в структуре предложений, лексическом выборе
и интонациях. Это особенно полезно на ранних стадиях заболевания, когда традиционные методы диагностики могут оказаться недостаточно чувствительными.

Мозг — сложная штука. Процессы в нем регламентируются генами, средой
и обстоятельствами. Как вычислить эту систему
и обнаружить поломки, не всегда знают даже врачи. Что здесь забыл искусственный интеллект?

От психических расстройств страдают сотни миллионов людей по всему миру, однако диагностика остается сложным процессом, часто опирающимся
на субъективную оценку. Искусственный интеллект, анализируя закономерности
в сложных данных, меняет представление
о некоторых ментальных расстройствах.
Но насколько надежен искусственный интеллект и может ли он действительно заменить традиционные методы?

Диагностика усложняется еще тем, что многие симптомы шизофрении могут напоминать проявления других психических расстройств. Например, депрессии или биполярного расстройства. Поэтому врачам приходится проводить множество тестов и бесед с пациентом, чтобы убедиться, что диагноз поставлен правильно.

Искусственный интеллект может существенно облегчить работу врачей. ИИ справляется с анализом данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ)и ЭЭГ для выявления тонких структурных различий
в мозге, связанных с шизофренией.

Один из важных инструментов — анализ речи пациентов. ИИ способен выявить аномалии в структуре предложений, лексическом выборе и интонациях. Это особенно полезно на ранних стадиях заболевания, когда традиционные методы диагностики могут оказаться недостаточно чувствительными.

Модели машинного обучения позволяют автоматически выявлять речевые паттерны
и формальные признаки, которые могут быть характерны для шизофрении. Методы обработки естественного языка (NLP) позволяют анализировать сложность и содержание речи, определять семантические маркеры и пропуски в речи, которые могут указывать
на нарушения мышления.

СДВГ у взрослых часто диагностируется неправильно или не замечается. Это приводит к появлению симптомов, которые могут нарушить качество жизни. Традиционные методы диагностики опираются на самоотчеты и клинические интервью, которые субъективны
и подвержены предвзятости. При этом симптомы СДВГ могут пересекаться
с другими состояниями, такими как тревожное расстройство или депрессия.

Раньше врачи полагали, что дети «перерастают» СДВГ. Однако исследования последних десятилетий показали, что это мнение было ошибочным.

Сейчас известно, что больше половины детей с СДВГ продолжают испытывать симптомы во взрослом возрасте. Эти симптомы могут проявляться в виде трудностей с концентрацией, организацией времени, управлением эмоциями
и выполнением повседневных задач. Понимание того, что СДВГ сохраняется
и во взрослой жизни, стало важным шагом
в поддержке качества жизни людей
с синдромом.Тем не менее многие взрослые с СДВГ не осознают, что их проблемы связаны с этим состоянием.
Они списывают трудности в коммуникации
на личные недостатки или стресс.

При анализе речи для диагностики шизофрении нейросети рассматривают связность речи, беглость, организация содержания, его эмоциональность и наличие дезорганизованных мыслей.

СДВГ у взрослых часто диагностируется неправильно
или не замечается. Это приводит к появлению симптомов, которые могут нарушить качество жизни. Традиционные методы диагностики опираются на самоотчеты
и клинические интервью, которые субъективны
и подвержены предвзятости. При этом симптомы СДВГ могут пересекаться с другими состояниями, такими как тревожное расстройство или депрессия.

От психических расстройств страдают сотни миллионов людей по всему миру, однако диагностика остается сложным процессом, часто опирающимся на субъективную оценку. Искусственный интеллект, анализируя закономерности в сложных данных, меняет представление о некоторых ментальных расстройствах. Но насколько надежен искусственный интеллект и может ли он действительно заменить традиционные методы?

Сейчас известно, что больше половины детей с СДВГ продолжают жить с симптомами во взрослом возрасте. Эти симптомы могут проявляться в виде трудностей с концентрацией, организацией времени, управлением эмоциями и выполнением повседневных задач. Понимание того, что СДВГ сохраняется и во взрослой жизни, стало важным шагом в поддержке качества жизни людей
с синдромом. Тем не менее многие взрослые с СДВГ не осознают, что их проблемы связаны с этим состоянием. Они списывают трудности в коммуникации на личные недостатки или стресс.

Модели машинного обучения позволяют автоматически выявлять речевые паттерны
и формальные признаки, которые могут быть характерны для шизофрении. Методы обработки естественного языка (NLP) позволяют анализировать сложность
и содержание речи, определять семантические маркеры и пропуски в речи, которые могут указывать на нарушения мышления.

При анализе речи для диагностики шизофрении нейросети рассматривают связность речи, беглость, организация содержания, его эмоциональность
и наличие дезорганизованных мыслей.

над проектом работали

текст

Илья антипов

аудио, верстка

текст, редактура

дизайн, верстка

дизайн, видео, верстка