Kombinacija računarstva i psihijatrije pomera granice u izučavanju mentalnih oboljenja

Kako mašinsko učenje i Data Science prave revoluciju u medicinskoj disciplini koja se decenijama nije dovoljno razvijala.

Nevenka Rangelov - 23. Jul, 2017.

Psihijatrija je oblast medicine koja se dugo oslanjala na subjektivne opservacije, ali sada, kako piše MIT Technology review, zahvaljujući računarskoj nauci doživljava značajne pomake. Prevođenje napretka neuronauke u benefite za pacijente koji boluju od mentalnih bolesti predstavlja veliki izazov jer uključuje rad sa najkompleksnijim ljudskim organom, mozgom, i njegovom interakcijom sa skoro jednako kompleksnim okruženjem.

Iako su tokom godina ustanovljeni i razrađeni modeli biohemije mozga, do skoro je bilo teško povezati ih sa realnim ljudskim ponašanjem. Međutim, to se menja zahvaljujući računarskoj psihijatriji, novoj disciplini koja korišćenjem naprednih metoda obrade podataka, mašinskog učenja i veštačke inteligencije izdvaja najosnovnije faktore koji stoje iza mentalnih oboljenja, sa ciljem da unapredi razumevanje, predviđanje i lečenje ovih bolesti.

Ova disciplina ima dve dimenzije, jednu koja se oslanja na podatke i drugu koja se oslanja na teoriju. Računarska psihijatrija je omogućila izdvajanje podataka iz višegodišnjih opservacija i njihovo povezivanje sa matematičkim kognitivnim teorijama. Primenom metoda mašinskog učenja na velike količine podataka napravljen je napredak u klasifikaciji bolesti, kao i predviđanju ishoda i izbora terapije. Pored toga, zahvaljujući ovoj mladoj disciplini, moguće je postaviti kompjuterske eksperimente sa pažljivo kontrolisanim uslovima tako da se specifični tipovi ponašanja mogu proučavati do detalja.

Primena u izučavanju graničnog poremećaja ličnosti

Na američkom univerzitetu Jejl je nedavno sprovedena studija graničnog poremećaja ličnosti, oboljenja od kojeg pati 2% svetske populacije.

Uzrok ovog poremećaja je još uvek nepoznat, ali deluje da je u pitanju kombinacija genetskih, društvenih i faktora sredine koji utiču na njegov nastanak. Kao rezultat toga, još uvek je teško uraditi preciznu karakterizaciju ovog poremećaja.

Tim stručnjaka sa Jejla je sproveo eksperiment u vidu igre na računaru kojom se meri društveno odbacivanje (social rejection). Igra se sastoji iz tri igrača koji se dobaciju loptom. Jednog kontroliše subjekat eksperimenta, koji misli da iza druga dva igrača takođe stoje učesnici u eksperimentu. Međutim, njih kontroliše računar. Variranjem procenta u kom lopta stiže do učesnika, izaziva se osećaj društvenog odbacivanja.

Naučnici su kroz eksperiment poredili reakcije učesnika sa i bez graničnog poremećaja ličnosti. Osećaj tuge i besa bio je prisutan kod svih, ali je kod osoba sa ovim poremećajem bio mnogo intenzivniji. Takođe, osećaj odbačenosti se kod osoba sa graničnim poremećajem ličnosti javljao čak i kada su dobijali loptu u visokom procentu.

Još jedna oblast mašinskog učenja omogućava značajan napredak u izučavanju ovog poremećaja. Naime, osobe sa ovim poremećajem koriste neobične rečenične konstrukcije, ali je ovaj vid govora bilo teško “kvantifikovati”. Naučnici su uspeli to da urade uz pomoć natural-language processinga.

Identifikovani su tipovi govora koji se vezuju za različita psihološka stanja, a zatim su računarski modeli zasnovani na šablonima u govoru prepoznavali koji ljudi boluju od psihoze i kod kojih će se ona tek razviti.

Ovo su samo neke od primena koje su opisane u skorašnjoj studiji sa Jejla, ali očekuje se da će sličnih inicijativa biti sve više uzevši u obzir to da računarska psihijatrija postaje disciplina za koju počinju da se interesuju najbolji i najdarovitiji stručnjaci.