Duke Health tədqiqatçıları tərəfindən hazırlanmış süni intellekt (AI) modeli, yeniyetmələrin simptomlar şiddətlənməzdən əvvəl gələcək ciddi psixi sağlamlıq problemləri üçün yüksək risk altında olduqları zaman dəqiq proqnozlaşdırdı.

Əsasən mövcud simptomlara əsaslanan əvvəlki modellərdən fərqli olaraq, AI modeli müdaxilələr təyin etmək üçün istifadə oluna bilən yuxu pozğunluğu və ailə münaqişəsi kimi əsas səbəbləri müəyyənləşdirdi. Bu qabiliyyət ilkin tibbi yardım göstərənlər vasitəsilə qiymətləndirmə və qayğı ilə psixi sağlamlıq xidmətlərinə çıxışı xeyli genişləndirə bilər .

Duke Psixiatriya və Davranış Elmləri Departamentinin professoru və Təbiət Təbabətində ortaya çıxan bir araşdırmanın böyük müəllifi Jonathan Pozner, “ABŞ gənclərin psixi sağlamlığı böhranı ilə üzləşir – yeniyetmələrin təxminən yarısı psixi xəstəlik yaşayacaq ” dedi .

“Bu böhrana baxmayaraq, ABŞ-da psixi sağlamlıq təminatçılarının kritik çatışmazlığı var” dedi Pozner. “Bizim süni intellekt modelimiz ilkin tibbi yardım müəssisələrində istifadə oluna bilər ki, bu da pediatrlara və digər provayderlərə qarşısındakı uşağın yüksək risk altında olub-olmadığını dərhal bilməyə imkan verir və simptomlar şiddətlənməzdən əvvəl onlara müdaxilə etməyə imkan verir.”

Pozner və həmkarları, o cümlədən Duke Biostatistika və Bioinformatika Departamentində məlumat alimləri Elliot Hill və Metyu Engelhard, MD, Ph.D. davam edən ABCD tədqiqatının məlumatlarından istifadə edərək psixi xəstəliklərlə əlaqəli psixososial və neyrobioloji amilləri təhlil etdilər. Tədqiqat beş il ərzində 11 000-dən çox uşağın psixososial və beyin inkişafının qiymətləndirilməsini aparıb.

Tədqiqatçılar süni intellektdən istifadə edərək , bir il ərzində hansı uşaqların daha aşağı psixiatrik riskə keçəcəyini təxmin etmək üçün neyron şəbəkəsi – beyin əlaqələrini təqlid edən AI modeli qurdular. Bu model daha sonra eskalasiya ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün xəstənin və ya valideynin cari davranışlar, hisslər və simptomlar haqqında cavablarını sıralayan sorğu vərəqəsində istifadə olunur.

Model, tədqiqatda növbəti il ​​ərzində xəstəliyin şiddətlənməsinə davam edən xəstələrin müəyyən edilməsində 84% dəqiq idi.

Əhəmiyyətli odur ki, Dyuk tədqiqatçıları psixi xəstəliyin pisləşməsinə səbəb ola biləcək və ya tetikleyecek potensial mexanizmləri müəyyən edən alternativ modeli təhlil etdilər. 75% dəqiqlik dərəcəsi ilə yeni modelləşdirmə sisteminin əsas səbəbləri müəyyən etmək qabiliyyəti ona həkimləri və ailələri potensial müdaxilələr barədə xəbərdar etmək üçün unikal imkan verir.

“Psixi xəstəliyin kifayət qədər yüksək simptom yükü olan bir uşağın bir ildən sonra xəstələnəcəyini söyləmək, uşağın psixi xəstəlik üçün bütün bu əsas risk faktorlarına sahib olduğunu və xəstələnəcəyini müəyyən etməkdən daha asan bir işdir” dedi Hill. “Həmin uşağa müdaxilə dizayn etmək üçün bu məlumatdan istifadə etmək vacibdir.”

Xəstəliyin şiddətlənməsinin ən çox görülən əsas səbəbləri arasında yuxu pozğunluqları, problemli davranışlar, mənfi hadisələr, ailənin psixi sağlamlıq tarixi və ailə münaqişələri; bunlardan yuxu pozğunluqları gələcək psixiatrik xəstəliyin ən güclü proqnozlaşdırıcısı kimi ortaya çıxdı.

“Qeyd etmək vacibdir ki, model artan riskə səbəb olan uşaqların yuxu pozğunluqları olduğunu sübut etmir , lakin bu, yüksək nisbətlərlə əlaqəli görünən məhdud sayda elastik amillərdən biri olduğunu göstərir” dedi Engelhard.

Müəlliflər, modelin gənc xəstələrin daha geniş əhali kütləsinə ilkin tibbi yardım həkimlərinin sadə anketlərdən istifadə edərək uşağın psixi sağlamlıq riskini qiymətləndirmək üçün istifadə edə biləcəyi bir vasitə ilə çıxış yolunu nümayiş etdirdiyini söylədi.

“İbtidai yardım həkimlərinin çox vaxt ətraflı psixiatrik müayinə keçirməyə vaxtı olmur, bu da hansı uşaqların erkən müdaxiləyə ehtiyacı olduğunu müəyyən etməyi çətinləşdirir. Bu süni intellekt modeli prosesi avtomatlaşdıracaq, məlumatları real vaxt rejimində təhlil edəcək və həkimə uşağın risk səviyyəsini göstərən sadə nəticə təqdim edəcək”, – Pozner bildirib.

Daha çox məlumat: Elliot D. Hill et al, Adolesanlarda psixi sağlamlıq riskinin proqnozlaşdırılması, Təbiət Təbabəti (2025). DOI: 10.1038/s41591-025-03560-7Duke Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir