人工智能工具能准确预测精神分裂症亲属的早期症状吗？
阿尔伯塔大学科研团队推出新突破：智能工具预测精神分裂症早期征兆加拿大的科学家们在精神健康领域取得重要进展，他们开发出一款创新的机器学习工具，通过分析大脑扫描，有望揭示精神分裂症早期迹象。在最近的研究中，研究人员针对57位精神分裂症患者的一级亲属进行试验，利用功能磁共振成像技术，精准地识别出在分裂型人格特质量表中得分最高的14人，显示了显著的预测能力。
精神分裂症困扰着全球300,000名加拿大人，其症状包括妄想、幻觉、思维混乱等，治疗通常结合药物、心理疗法和脑刺激。一级亲属患病风险高达19%，远高于普通人群的1%。这款名为EMPaSchiz的智能工具，由UofA和国家心理健康及神经科学研究所的专家团队联手打造，旨在通过客观的神经特征分析，超越传统的主观症状评估，提升诊断精度。
尽管具有分裂型人格特征可能增加患病风险，但并不直接意味着一定会发展成精神分裂症，因此，该工具被设计为决策支持的补充，而非替代专业医生的诊断。研究团队的目标是早期识别，探索疾病发展过程，以及识别症状特征群，从而改善患者的预后和管理。
由U三名成员参与的多学科团队，包括计算科学家拉斯格雷纳和精神病学家Greenshaw与DeSouza，共同推动了这款工具的创新。下一步，他们将测试该工具在非家族成员中的一致性，并追踪个体长期发展情况，以期为更广泛的患者群体提供更精确的预测。
KalmadyVasu博士，艾伯塔省机器智能研究所成员，同时也在通过类似方法开发算法，旨在预测心血管疾病患者死亡率和再入院风险，强调了这些严重疾病的客观预测工具对于提高生活质量的重要性。
随着科技的进步，智能工具在精神健康领域的应用正日益彰显其价值，为早期干预和个性化治疗提供了强大的支持，期待未来能为更多人带来希望和改变。
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