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How Machine Learning May Help Tackle Depression

うつ病に治療法の効果異なる4分類、機械学習で判明

「うつ病」とひとくくりにされる症状に、4つのサブカテゴリーがあることが機械学習でわかった。診断精度は75%で、臨床的に効果を証明できる治療法までは提示できていないが、多くの科学者が機械学習で医療研究を進めている。 by Jamie Condliffe2017.04.06

うつ病の症状は同じように思えてしまうが、発症の原因は複雑で、いまだに医学的解明が進んでいない。うつ病に効果的な治療のため、科学者は機械学習で未知の部分を発見できるかもしれない。

大うつ病性障害は、遺伝や環境、心理的要因が重なって発症すると考えられているが、体の疲労や集中力の低下といったたくさんの症状のうち、複数の症状を発症しないと診断されない。一度うつ病と診断されると、患者は症状の緩和を促すために認知行動療法や薬による治療を受ける場合がある。しかし症状は人によって大きく異なるため、すべての治療がすべての患者に効くとは限らない。

最近では人工知能の研究者の多くが、医学的状況に機械学習を適用する方法を開発中だ。機械学習の方法では、他の患者の診断にも使える結果を引き出しながら、病気の傾向を見極めたり、膨大なデータセットから人間の手では特定できない詳細なデータを発見したりできる。ニューヨーカー誌に最近掲載された非常に面白いエッセイは、スキャン画像による診断に機械学習の手法を使った例を扱っている。

同様の手法は、うつ病の検査にも使われている。今年初め、精神医学研究誌に掲載された研究によれば、機械学習のアルゴリズムで磁気共鳴画像(MRI)画像を分析すると、うつ病に苦しむ患者は似たような症状を抱えていると立証できる …

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