Minoritetspopulasjoner har historisk vært underrepresentert i eksisterende studier som tar for seg hvordan genetiske variasjoner kan bidra til en rekke lidelser. En ny studie fra forskere ved Children's Hospital of Philadelphia (CHOP) viser at en dyp læringsmodell har lovende nøyaktighet når den hjelper til med å diagnostisere en rekke vanlige psykiske lidelser hos afroamerikanske pasienter. Dette verktøyet kan hjelpe til med å skille mellom lidelser og identifisere flere lidelser, fremme tidlig intervensjon med bedre presisjon og la pasienter få en mer personlig tilnærming til tilstanden sin. Studien ble nylig publisert av tidsskriftet Molecular Psychiatry.
eTurboNews Artiklene er kun for abonnenter. Abonnement er GRATIS.
Abonnenter logger inn her Klikk her for å abonnere GRATIS
Abonnenter logger inn her Klikk her for å abonnere GRATIS
HVA SKAL TA BORT FRA DENNE ARTIKKELEN:
- A new study from researchers at Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP) shows that a deep learning model has promising accuracy when helping to diagnose a variety of common mental health disorders in African American patients.
- This tool could help distinguish between disorders as well as identify multiple disorders, fostering early intervention with better precision and allowing patients to receive a more personalized approach to their condition.
- Minority populations have been historically under-represented in existing studies addressing how genetic variations may contribute to a variety of disorders.
