新研究通過AI挖掘找到驅動創(chuàng)傷解離的大腦區(qū)域

2020-09-27 09:05:10來源：cnBeta 關鍵詞：人工智能機器學習閱讀量：23065

導讀：該技術能夠發(fā)現與每個患者自身解離癥狀相關的大腦部分的功能性腦區(qū)連接變化。

　　來自McLean醫(yī)院的一項新研究潛在地發(fā)現了驅動童年時期遭受虐待和創(chuàng)傷的個體所報告的解離反應的大腦區(qū)域。這些發(fā)現為解離和解離癥增加了一個可解釋的元素，這兩種疾病在公眾和臨床上仍然面臨懷疑和懷疑，而這次發(fā)現的特別之處在于，這些發(fā)現部分是通過利用人工智能技術實現的。

　　解離和解離障礙通常由那些經歷過一時的極度創(chuàng)傷或長期虐待的人報告，特別是在童年時期。這種障礙可能會以不同的方式表現出來，包括感覺與自己的情緒完全脫離，感覺與自己的身體脫離或漂浮，感覺現實不是真實的，對自己的身份感到困惑，記憶喪失，感覺不像自己，感覺對某些身體動作失去控制。

　　這些問題如果長期存在，會嚴重影響一個人的生活，凸顯了有效治療的必要性。不幸的是，這種治療往往是缺乏的。盡管經歷過創(chuàng)傷事件或虐待的人廣泛報道了這些問題，但醫(yī)學界的許多人仍然對解離癥狀和障礙的有效性持懷疑態(tài)度，導致缺乏足夠的治療或患者不尋求幫助。

　　新研究可能通過使用機器學習與65名被診斷為創(chuàng)傷后應激障礙且在童年時期經歷過虐待的女性的fMRI掃描，在大腦中找到了與解離相關的基礎變化。該技術能夠發(fā)現與每個患者自身解離癥狀相關的大腦部分的功能性腦區(qū)連接變化。

　　該研究的主要作者之一Lauren A.M.Lebois博士解釋說，這使我們更接近于在大腦中確定一個解離的 "指紋"，可以作為一個客觀的診斷工具。在未來，一旦基于大腦的測量達到高度的敏感性和特異性，我們可以將這些評估用于無法有效談論他們的癥狀的個人--例如，那些可能有意或無意地將他們的癥狀小化或夸大的人--或者在法庭訴訟等需要客觀確鑿證據的情況下。

　　原標題：新研究通過AI挖掘找到驅動創(chuàng)傷解離的大腦區(qū)域

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