AI That Detects Post-Stroke Depression Type Can Help Stroke Survivors Get Right Treatment

Resumo: A nova tecnologia de IA pode detectar o tipo de depressão por AVC de um paciente e melhorar as opções de tratamento.

Fonte: Universidade de Hiroshima

Um IA desenvolvido por pesquisadores japoneses pode em breve ajudar os sobreviventes de derrame a obter o tratamento correto, detectando o tipo de depressão pós-derrame (PSD) de um paciente, uma manifestação neuropsiquiátrica freqüentemente vista, mas muitas vezes esquecida, após um derrame que pode prejudicar a recuperação funcional.

A IA foi desenvolvida por pesquisadores da Hiroshima University (HU) usando uma rede neural artificial probabilística chamada rede de mistura gaussiana log-linearizada. A rede neural foi treinada para distinguir entre depressão, apatia ou ansiedade com base em 36 índices de avaliação obtidos a partir de testes funcionais, físicos e cognitivos em 274 pacientes.

Detalhes sobre a pesquisa que analisou a relação entre PSD e atividades de independência da vida diária, grau de paralisia, percepção do estresse e função cerebral superior usando aprendizado de máquina foram publicados em Relatórios científicos.

Detecção PSD precoce

Os pesquisadores disseram que cada tipo de PSD pode ter diferentes mecanismos neuroanatômicos subjacentes que podem ter um impacto distinto na recuperação funcional de um paciente. E sua detecção precoce é fundamental para dar o tratamento adequado de que o paciente necessita.

“A depressão é um sintoma neuropsiquiátrico altamente comórbido durante a fase aguda e subaguda após um AVC e foi relatado que influencia negativamente a recuperação funcional e cognitiva. Assim, o diagnóstico e a intervenção precoces são cruciais para a depressão pós-AVC ”, disse o autor do estudo, Seiji Hama, pesquisador associado da Escola de Graduação em Biomédica e Ciências da Saúde do HU.

“No entanto, o PSD é multifatorial e os sintomas neurológicos associados podem dificultar o processo de detecção. Este estudo é o primeiro passo com o objetivo de diagnosticar com precisão o PSD usando dados obtidos na prática de rotina, sem qualquer equipamento especial. ”

Os pesquisadores testaram a precisão do diagnóstico do AI por meio da curva característica de operação do receptor, que avalia visualmente o desempenho de um algoritmo de aprendizado de máquina, atribuindo-lhe uma pontuação de área sob a curva (AUC). Uma pontuação AUC de 1,0 significa um desempenho perfeito. A detecção de PSD AI pontuou acima de 0,85.

Hipótese de limite de estresse

Vários distúrbios físicos pós-AVC, disfunção cognitiva e transtornos do humor associados às respostas ao estresse estão intrinsecamente interligados, tornando difícil entender a causa da PSD e, portanto, tornando seu diagnóstico um desafio.

É incerto se PSD ocorre como parte do processo de luto devido a deficiências físicas após um acidente vascular cerebral ou se é provocado por fatores biológicos associados a danos cerebrais.

Os resultados do estudo, no entanto, sugeriram que a adaptabilidade reduzida ao estresse devido a lesões cerebrais induzidas por AVC está por trás da PSD.

Isso mostra um cérebro
Os sintomas neurológicos associados tendem a dificultar a detecção da depressão pós-AVC. Pesquisadores da Universidade de Hiroshima desenvolveram um IA que pode diagnosticar três tipos de transtornos de humor pós-derrame usando 36 índices de avaliação obtidos a partir de testes funcionais, físicos e cognitivos em 274 pacientes. A imagem é de domínio público

“Uma das hipóteses tradicionais sobre o mecanismo de PSD era a ‘hipótese de limiar’, consistente com muitos relatórios anteriores que demonstravam a associação entre o acúmulo de infartos lacunares nos gânglios da base, tálamo e substância branca profunda e PSD”, disseram eles em seu estudo .

Hama disse que pretende realizar análises detalhadas usando imagens de ressonância magnética para esclarecer ainda mais as origens do PSD e melhorar as técnicas para diagnosticá-lo na esperança de aplicar a tecnologia a dispositivos vestíveis. Os pesquisadores esperam que a reabilitação do paciente seja melhorada por meio do diagnóstico precoce e do tratamento da PSD.

“Se essa técnica de diagnóstico de PSD tornar-se possível testar com um dispositivo vestível, será possível usá-la na comunidade local. Ao combiná-lo com o teste de função cognitiva, gostaríamos de verificar sua aplicação no efeito preventivo do AVC ”, disse.

Sobre esta notícia de pesquisa de IA

A NeuroscienceNews gostaria de agradecer a Mikas Matsuzawa por enviar esta notícia de pesquisa de IA.

Fonte: Universidade de Hiroshima
Contato: Mikas Matsuzawa – Universidade de Hiroshima
Imagem: A imagem é de domínio público

Pesquisa original: Acesso livre.
“Relações entre funções motoras e cognitivas e subseqüentes transtornos de humor pós-AVC revelados por análise de aprendizado de máquina” por Seiji Hama, Kazumasa Yoshimura, Akiko Yanagawa, Koji Shimonaga, Akira Furui, Zu Soh, Shinya Nishino, Harutoyo Hirano, Shigeto Yamawaki & Toshio Tsuji .. Relatórios Científicos


Resumo

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Relações entre funções motoras e cognitivas e subseqüentes transtornos de humor pós-AVC revelados pela análise de aprendizado de máquina

Os transtornos do humor (por exemplo, depressão, apatia e ansiedade) são frequentemente observados em pacientes com AVC, exibindo um impacto negativo na recuperação funcional associada a vários transtornos físicos e disfunções cognitivas. Conseqüentemente, os sintomas pós-AVC são complexos e difíceis de entender.

Neste estudo, objetivamos esclarecer a relação transversal entre transtornos de humor e funções motoras / cognitivas em pacientes com AVC. Uma arquitetura de rede neural artificial foi desenvolvida para prever três tipos de transtornos do humor a partir de 36 índices de avaliação obtidos a partir de testes funcionais, físicos e cognitivos em 274 pacientes.

A relação entre transtornos de humor e funções motoras / cognitivas foi analisada de forma abrangente por meio da redução da dimensionalidade de entrada para a rede neural. A curva característica de operação do receptor da previsão exibiu uma área moderada a alta sob a curva acima de 0,85. Além disso, a redução da dimensionalidade do input recuperou os índices de avaliação mais fortemente relacionados aos transtornos de humor.

Os resultados da análise sugerem uma hipótese de limite de estresse, em que lesões induzidas por AVC promovem vulnerabilidade ao estresse e podem desencadear transtornos de humor.

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