Как мультимодальные рабочие процессы оптимально предсказывают реакцию на повторную транскраниальную магнитную стимуляцию у пациентов с шизофренией: многосторонний анализ машинного обучения.

Прогнозирование реакции на rTMS у пациентов с шизофренией

Эффективность повторяющейся транскраниальной магнитной стимуляции (rTMS) в качестве метода лечения шизофрении различается у пациентов. Эту вариабельность можно лучше понять, используя искусственный интеллект для анализа МРТ, клинических, социодемографических и генетических данных. Мы разработали и протестировали модели прогнозирования реакции на rTMS у пациентов с шизофренией в многоцентровом исследовании RESIS.

Основные результаты

Наши прогностические модели достигли высокой точности в 94% в идентификации реагирующих и нереагирующих в группе с активным лечением по сравнению с 50% в группе с имитационным лечением.

Комбинирование клинических данных и оценки полигенного риска (PRS) увеличило точность прогнозирования до 76%, в то время как классификаторы на основе структурной МРТ показали точность 80%.

Конкретные факторы, такие как явная печаль, неспособность чувствовать, PRS образовательного уровня и безработица, оказались наиболее предсказательными для нереакции в модели клинических данных + PRS. Тем временем, снижение плотности серого вещества в определенных сетях мозга было предсказательным в модели структурной МРТ.

Найденные заключения указывают на то, что реагирующие на rTMS пациенты могут иметь более высокий уровень серого вещества в определенных сетях мозга, что делает их более склонными к пользе от лечения rTMS.

Наш подход последовательного моделирования улучшает прогностическую производительность, минимизируя нагрузку в клинической среде. Будущее клиническое использование этих моделей потребует репликации в масштабах международного уровня с использованием стратифицированных дизайнов клинических исследований.

Полный отчет о клиническом исследовании

Многомодальные рабочие процессы оптимально прогнозируют реакцию на повторяющуюся транскраниальную магнитную стимуляцию у пациентов с шизофренией: многоцентровый анализ машинного обучения: ссылка

Решения для умной клиники

Сегодня люди хотят быстро и легко получать медицинские услуги. Мобильное приложение позволяет клиникам удовлетворять эти ожидания, предоставляя удобный доступ к записи на приемы, консультациям и информации о здоровье прямо через смартфон. Это делает услуги клиники более доступными и помогает привлекать новых пациентов.

Если вы хотите повысить доходность и лояльность клиентов вашей клиники, мобильное приложение может стать отличным решением. С его помощью можно автоматизировать множество процессов, которые обычно отнимают много времени у сотрудников.

Мы предлагаем начать с пилотной версии приложения, чтобы вы могли оценить его эффективность и собрать отзывы от сотрудников и пациентов. Это поможет вам понять, какие функции стоит добавить или улучшить.

Если вам нужна помощь в разработке или внедрении, свяжитесь с нами через Telegram: t.me/flycodetelegram

Основные функции мобильного приложения

Телемедицина: Пациенты могут получать консультации врачей онлайн, не выходя из дома.
Мониторинг лечения и здоровья: Приложение помогает следить за ходом лечения и изменениями в состоянии здоровья.
Напоминания: Автоматические уведомления о предстоящих приемах и важных датах лечения.
Чат: Возможность общения с врачами и администрацией клиники прямо через приложение.