Elsevier dergisi tarafından yayınlanan Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging'de yakın zamanda ortaya çıkan bir araştırma çalışması, çocuklarda davranış bozukluğunun makine öğrenimi teknolojisi ile tahmin edilebileceğini gösterdi.
Davranış bozukluğu, saldırgan ve yıkıcı davranışlara sahip, yaygın ancak karmaşık bir psikiyatrik bozukluktur. Çocuklarda davranış bozukluğu gelişimine katkıda bulunan faktörler biyolojik, psikolojik ve sosyal alanları kapsar.
Araştırmacılar, çocuklarda davranış bozukluğunu tahmin etmeye yardımcı olabilecek sayısız risk faktörü belirlediler, ancak bunlar genellikle ayrı ayrı düşünülür. Şimdi, bu yeni çalışma, her üç alandaki risk faktörlerini bir arada değerlendirmek ve daha sonra davranış bozukluğu gelişimini daha doğru bir şekilde tahmin etmek için ilk kez bir makine öğrenimi yaklaşımı kullanıyor.
Bilim insanları, çocukların biyopsikososyal gelişimini izleyen boylamsal bir çalışma olan Adolesan Beyin Bilişsel Gelişimi (ABCD) Çalışmasına kayıtlı 9-10 yaşları arasındaki 2.300'den fazla çocuktan temel verileri kullandı. Araştırmacılar, birden fazla biyopsikososyal alandan daha önce tanımlanmış risk faktörlerini kullanarak makine öğrenimi modellerini "eğittiler". Örneğin, ölçümler arasında beyin görüntüleme (biyolojik), bilişsel yetenekler (psikolojik) ve ailesel özellikler (sosyal) vardı. Model, iki yıl sonra çocuklarda davranış bozukluğu gelişimini %90'ın üzerinde doğrulukla doğru bir şekilde öngördü.
Biyolojik Psikiyatri: Bilişsel Sinirbilim ve Nörogörüntüleme Editörü MD Cameron Carter, şunları kaydetti: “Ödül sisteminin işlevini araştırmak için göreve dayalı fonksiyonel MRI kullanan bu çarpıcı sonuçlar, depresif annelerin çocuklarında daha sonraki depresyon riskinin daha fazla olabileceğini düşündürmektedir.”
Çocuklarda potansiyel davranış bozukluğunu doğru bir şekilde tahmin etme yeteneği, araştırmacılara ve sağlık çalışanlarına, risk altındaki gençlere yönelik müdahaleleri tasarlamada, davranış bozukluğunun hem çocuklar hem de aileleri üzerindeki zararlı etkilerini en aza indirme ve hatta önleme potansiyeline sahip olmalarına yardımcı olacak.
Yale Üniversitesi, New Haven, CT'de Kıdemli Yazar Dr. Arielle Baskin-Sommers, “Çalışmamızdan elde edilen bulgular, gençlerde külfetli bir psikiyatrik sorun olan davranış bozukluğunu öngörmek için nöral, sosyal ve psikolojik faktörleri birleştirmenin katma değerini vurgulamaktadır. Bu bulgular, bu bozukluğa katkıda bulunan çoklu faktörleri göz önünde bulunduran daha kesin tanımlama ve müdahale yaklaşımları geliştirmek için umut veriyor. Ayrıca, analiz seviyeleri arasında birey hakkında ölçümler toplayan ABCD gibi büyük, açık erişimli veri kümelerinden yararlanmanın faydasını da vurguluyorlar.” dedi.
Davranış bozukluğu, saldırgan ve yıkıcı davranışlara sahip, yaygın ancak karmaşık bir psikiyatrik bozukluktur. Çocuklarda davranış bozukluğu gelişimine katkıda bulunan faktörler biyolojik, psikolojik ve sosyal alanları kapsar.
Araştırmacılar, çocuklarda davranış bozukluğunu tahmin etmeye yardımcı olabilecek sayısız risk faktörü belirlediler, ancak bunlar genellikle ayrı ayrı düşünülür. Şimdi, bu yeni çalışma, her üç alandaki risk faktörlerini bir arada değerlendirmek ve daha sonra davranış bozukluğu gelişimini daha doğru bir şekilde tahmin etmek için ilk kez bir makine öğrenimi yaklaşımı kullanıyor.
Bilim insanları, çocukların biyopsikososyal gelişimini izleyen boylamsal bir çalışma olan Adolesan Beyin Bilişsel Gelişimi (ABCD) Çalışmasına kayıtlı 9-10 yaşları arasındaki 2.300'den fazla çocuktan temel verileri kullandı. Araştırmacılar, birden fazla biyopsikososyal alandan daha önce tanımlanmış risk faktörlerini kullanarak makine öğrenimi modellerini "eğittiler". Örneğin, ölçümler arasında beyin görüntüleme (biyolojik), bilişsel yetenekler (psikolojik) ve ailesel özellikler (sosyal) vardı. Model, iki yıl sonra çocuklarda davranış bozukluğu gelişimini %90'ın üzerinde doğrulukla doğru bir şekilde öngördü.
Biyolojik Psikiyatri: Bilişsel Sinirbilim ve Nörogörüntüleme Editörü MD Cameron Carter, şunları kaydetti: “Ödül sisteminin işlevini araştırmak için göreve dayalı fonksiyonel MRI kullanan bu çarpıcı sonuçlar, depresif annelerin çocuklarında daha sonraki depresyon riskinin daha fazla olabileceğini düşündürmektedir.”
Çocuklarda potansiyel davranış bozukluğunu doğru bir şekilde tahmin etme yeteneği, araştırmacılara ve sağlık çalışanlarına, risk altındaki gençlere yönelik müdahaleleri tasarlamada, davranış bozukluğunun hem çocuklar hem de aileleri üzerindeki zararlı etkilerini en aza indirme ve hatta önleme potansiyeline sahip olmalarına yardımcı olacak.
Yale Üniversitesi, New Haven, CT'de Kıdemli Yazar Dr. Arielle Baskin-Sommers, “Çalışmamızdan elde edilen bulgular, gençlerde külfetli bir psikiyatrik sorun olan davranış bozukluğunu öngörmek için nöral, sosyal ve psikolojik faktörleri birleştirmenin katma değerini vurgulamaktadır. Bu bulgular, bu bozukluğa katkıda bulunan çoklu faktörleri göz önünde bulunduran daha kesin tanımlama ve müdahale yaklaşımları geliştirmek için umut veriyor. Ayrıca, analiz seviyeleri arasında birey hakkında ölçümler toplayan ABCD gibi büyük, açık erişimli veri kümelerinden yararlanmanın faydasını da vurguluyorlar.” dedi.
Kaynak
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
