Прогнозирование агрессивного поведения у пациентов с шизофренией с помощью мультимодального машинного обучения

Больные шизофренией имеют более высокий риск совершения насильственных преступлений, чем население в целом, а относительный риск насилия в отношении других в четыре раза выше, чем у населения в целом. Насилие является серьезной проблемой общественного здравоохранения, поскольку оно часто приводит к неблагоприятному прогнозу, повторной госпитализации и стигматизации пациентов с шизофренией.

Исследования МРТ агрессивного поведения при шизофрении относительно немногочисленны. Эти исследования показали, что насилие в первую очередь связано с дисфункцией вентральной префронтальной и височной лимбической систем. Структурная МРТ показала, что агрессивное поведение при шизофрении связано с увеличением объема белого вещества в хвостатом ядре, левой орбитофронтальной извилине и правой орбитофронтальной извилине. Однако текущие результаты исследований в этой области неравномерны, методы не согласованы, отсутствует прорывной прогресс, который необходимо срочно интегрировать и углублять.

Если бы агрессивное поведение пациентов с шизофренией можно было предсказать с помощью магнитно-резонансной томографии, это была бы революционная попытка. Таким образом, следователи могут усилить лечение этих пациентов и уменьшить количество случаев насилия. Основываясь на предыдущих исследованиях, исследователи полагают, что агрессивные шизофреники демонстрируют узнаваемые характеристики изображения в структурной фазе, состоянии покоя, негативных эмоциональных образах и моделях естественных стимулов. Аномалии в определенном режиме могут быть малозаметными и их трудно идентифицировать, но при объединении нескольких разных режимов будет присутствовать значительный и характерный набор маркеров изображения. В этом исследовании будет использована многомерная модель метода машинного обучения, выявляющего паттерны активации мозга в различных ситуациях у пациентов с насилием. Исследователи собираются изучить визуализирующие биомаркеры и попытаться предсказать возможность начала насилия среди больных шизофренией, тем самым снизив риски насилия.