在精神分裂症研究方面,阿尔伯塔大学的研究人员向前迈出了一大步。他们开发的AI工具,成功通过分析脑部扫描来预测精神分裂症。
研究于去年11月6日发表在《自然》合作开放获取期刊上《NPJ精神分裂症》上,标题为“Extending schizophrenia diagnostic model to predict schizotypy in first-degree relatives”(扩展精神分裂症诊断模型预测一级亲属精神分裂症),通讯作者为艾伯塔大学艾伯塔机器智能研究所的Sunil Vasu Kalmady。
研究中,该工具分析了57名精神分裂症患者的健康一级亲属(兄弟姐妹或儿童)功能性磁共振图像,并且精准预测了14个人中,谁会在自我报告分裂型人格特质量表得分最高。
译/前瞻经济学人APP资讯组
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