الشبكة العصبية الاصطناعية لمساعدة التشخيص النفسي

الخلفية: تم استكشاف الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) كأداة تصنيف قوية محتملة للمساعدة في التشخيص النفسي لمقابلة تشخيص الدولية المركبة (CIDI). الطريقة: تم تطوير كل من الشبكات الخلفية (BP) وشبكات كوهونين لتناسب التشخيص النفسي وتم برمجتها (باستخدام 60 حالة) لتصنيف العصاب والفصام والأشخاص الطبيعيين. تم اختبار الشبكات المبرمجة باستخدام 222 حالة أخرى. تم اختيار جميع الموضوعات عشوائيًا من مستشفيين نفسيين في بكين. النتائج: مقارنة بالتشخيص حسب ICD-10 من قبل الأطباء النفسيين، كانت الكابا العامة لشبكة BP 0.94 بينما كانت لشبكة كوهونين 0.88 (كلاهما P < 0.01). عند تصنيف المرضى الذين يصعب تشخيصهم، كانت الكابا لشبكة BP 0.69 (P < 0.01). تم مقارنة CIDI المعونة بواسطة ANN مع CIDI المعونة بواسطة نظام خبراء (كابا = 0.72-0.76)؛ كانت ANN أكثر قوة من نظام الخبراء التقليدي. الخلاصة: يمكن استخدام ANN لتحسين التشخيص النفسي.