Divulgado recentemente pelo Jama Psychiatry, estudo do Instituto Max-Planck de Psiquiatria de Munique, usou inteligência artificial e inteligência humana para prever doenças mentais.
Para este estudo, os pesquisadores usaram o NeuroMiner, um software de aprendizado de máquina disponível no GitHub, para desenvolver “um algoritmo de prognóstico sequencial para identificar a sequência ideal de componentes preditivos a serem combinados em um modelo. Para encontrar o conjunto ideal de recursos de previsão para as calculadoras de risco, os pesquisadores usaram a Support Vector Machine (SVM) fornecida pela biblioteca Liblinear do NeuroMiner, usada para encontrar padrões discerníveis em conjuntos de dados complexos. É um método de aprendizado de máquina adequado para pesquisas em neurociência para psiquiatria de precisão para previsão de depressão, doença de Alzheimer e esquizofrenia.
Neste estudo de prognóstico de 334 pacientes e 334 indivíduos de controle, os modelos de aprendizado de máquina combinando sequencialmente dados clínicos e biológicos com as estimativas dos médicos previram transições de doença corretamente em 85,9% dos casos em populações de pacientes geograficamente distintas.
Fonte: https://www.psychologytoday.com
