機械学習で精神疾患発症リスクを判定
思春期には、脳が急速に発達して大きな変化が生じると共に、精神疾患のリスクが高まることから両者の関連が指摘されている。また、精神疾患高リスク（CHR）例であっても発症率は3割程度とされ、臨床現場では発症リスクの判定が難しいため、バイオマーカーの開発が期待されている。東京大学大学院総合文化研究科進化認知科学研究センターのYinghan Zhu氏らは、CHR例に関する国際共同研究コンソーシアムENIGMA CHRから2,194例の脳MRI画像データを抽出。機種間差を補正した機械学習手法により、「脳MRI画像からCHR例における精神疾患発症リスクを判定する機械学習分類器を作成した」とMol Psychiatry（2024 年2月9日オンライン版）に報告した。（関連記事「注目される精神症の発症予防、早期介入は有効か」）
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