Nieuw algoritme verbetert detectie en voorspelling van mentale gezondheidsproblemen bij tieners

AmsterdamEen nieuwe methode heeft als doel mentale gezondheidsproblemen bij tieners beter te detecteren en te voorspellen door zowel breindata als omgevingsinformatie te gebruiken. De meeste mentale gezondheidsproblemen beginnen in de tienerjaren door complexe interacties tussen het brein en de omgeving. Traditionele benaderingen missen vaak deze interacties door factoren afzonderlijk te bekijken. Deze beperking heeft geleid tot de ontwikkeling van een nieuwe aanpak die gebruik maakt van geavanceerde leertechnieken.

Met een algoritme genaamd exogene PHATE (E-PHATE) kunnen onderzoekers effectief modelleren hoe hersenactiviteit en omgevingsfactoren interageren. De belangrijkste sterke punten van deze nieuwe benadering zijn:

• Het karakteriseren van neurale en omgevingsdata als multivariate metingen.
• Overweging van deze interacties als niet-lineair en lager-dimensionaal.
• Tegelijkertijd hypothese- en gegevensgestuurde ontdekking van betekenisvolle representaties.

Het E-PHATE-algoritme heeft uitstekende resultaten behaald met gegevens uit de Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) studie. Door hersenactiviteit te analyseren van deelnemers tijdens emotionele en cognitieve taken, voorspelde het verschil in hun denkvaardigheden en emotionele toestanden. De prestaties van het algoritme verbeterden nog verder toen extra informatie over familie- en buurtomgevingen werd meegenomen. Dit benadrukt hoe belangrijk het is om verschillende omgevingsfactoren samen te beschouwen in plaats van afzonderlijk.

Samenwerking over verschillende vakgebieden heen is van groot belang. Door kennis uit modellen die biologische, psychologische en sociale factoren in overweging nemen te combineren met geavanceerde computationele methoden, kunnen onderzoekers nuttige klinische hulpmiddelen creëren. Deze combinatie helpt bij de ontwikkeling van nauwkeurige modellen die de complexiteit van menselijke biologie en gedrag vertegenwoordigen.

Lees ook:

Vandaag · 04:21

Innovatief platform soTILT3D revolutioneert driedimensionale celvisualisatie met geavanceerde beeldvormingstechnieken en diep leren.

Dit onderzoek levert belangrijke inzichten op. Het biedt een verbeterde manier om tieners met een risico op geestelijke gezondheidsproblemen te identificeren, waardoor vroege ondersteuning mogelijk wordt. Daarnaast maakt het duidelijk dat de oude opvattingen over neurobiologie en omgeving niet langer volstaan. Tot slot wijst het een richting voor toekomstig onderzoek om nog betere en meer complete methodes te ontwikkelen.

Deze nieuwe methode verbetert de geestelijke gezondheidszorg. Hulpverleners kunnen beter begrijpen waarom mensen emotionele en gedragsproblemen hebben, wat hen helpt om gepersonaliseerde behandelingen aan te bieden. Het kan ook leiden tot veranderingen in het beleid van de volksgezondheid, door zowel biologische als omgevingsfactoren in de geestelijke gezondheid te overwegen.

Deze nieuwe methode verbetert onze benadering van tienergezondheid aanzienlijk. Het legt de nadruk op de noodzaak van gedetailleerde, data-gebaseerde modellen die laten zien hoe de hersenen reageren op hun omgeving.