マルチモーダル機械学習による統合失調症患者の暴力行動予測

統合失調症の患者は、一般集団よりも暴力犯罪を犯すリスクが高く、他者に対する暴力の相対リスクは一般集団の 4 倍です。 暴力は、統合失調症患者の予後不良、再入院、スティグマにつながることが多いため、公衆衛生上の主要な問題です。

統合失調症の暴力行為に関する MRI 研究は比較的少ない。 これらの研究は、暴力は主に腹側前頭前野および側頭大脳辺縁系の機能障害と関連していることを発見しました。 構造的 MRI は、統合失調症における暴力的な行動が、尾状核、左眼窩前頭回、および右眼窩前頭回の白質の量の増加と関連していることを発見しました。 しかし、この分野の現在の研究結果は一様ではなく、方法も一貫しておらず、画期的な進歩が見られず、早急に統合して深化させる必要があります。

統合失調症患者の暴力的な行動を磁気共鳴画像法で予測できれば、画期的な試みとなるでしょう。 そうすることで、捜査官はこれらの患者の治療を強化し、暴力の発生を減らすことができます。 以前の研究に基づいて、研究者は、暴力的な統合失調症患者は、構造相、安静状態、否定的な感情イメージ、および自然刺激モデルの下で認識可能なイメージ特性を示すと考えています。 特定のモードの異常は微妙で識別が難しい場合がありますが、複数の異なるモードが統合されると、重要で特徴的な一連の画像マーカーが存在します。 この研究では、機械学習法の多変量モデルを使用して、暴力を受けた患者のさまざまな状況下での脳の活性化パターンを検出します。 研究者は、画像バイオマーカーを研究し、統合失調症患者の暴力発症の可能性を予測して、暴力のリスクを軽減しようとしています.