 |
| Owen Beard on Unsplash |
ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือ ML ที่พัฒนาโดยนักวิจัยจาก University of Alberta (UAlberta) ของแคนาดาและเพื่อนร่วมงานจากจีน สามารถช่วยระบุการขาดดุลทางปัญญาที่ละเอียดอ่อน ซึ่งบ่งบอกถึงโรคไบโพลาร์ในระยะเริ่มต้นหรือขั้นแรกของโรค ทีมได้ฝึกตัวแบบโดยการเปรียบเทียบผู้ป่วยที่เป็นโรคไบโพลาร์เรื้อรัง กับกลุ่มควบคุมที่สุขภาพดี จากนั้นแสดงให้เห็นว่าตัวแบบสามารถแยกความแตกต่างของผู้ป่วยโรคไบโพลาร์ในขั้นแรกจากกลุ่มควบคุมด้วยความแม่นยำ 76% นักวิจัยคิดว่าการทดสอบความรู้ความเข้าใจ (cognitive test) ที่ใช้การวิเคราะห์ ML เป็นเทคนิคที่ใช้ค่าใช้จ่ายน้อย และใช้เวลาในการวินิจฉัยโรคไบโพลาร์น้อยกว่าการถ่ายภาพสมอง และมันยังสามารถติดตามอาการเมื่อเวลาผ่านไปได้อีกด้วย
อ่านข่าวเต็มได้ที่: Folio (University of Alberta, Canada)
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น