Этот сайт использует файлы cookies. Продолжая просмотр страниц сайта, вы соглашаетесь с использованием файлов cookies. Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, посетите страницу Политика файлов Cookie
Subscribe
Прямой эфир
Русский Русский  English English
Войти / Регистрация
Cryptocurrencies: 10239 / Markets: 91375
Market Cap: $ 3 333 980 781 223 / 24h Vol: $ 198 413 061 974 / BTC Dominance: 56.952750892725%

Н Новости

  1. Главная
  2. Новости

Искусственный интеллект в психиатрии: достижения, ожидания, перспективы, проблемы

Богданов Я.В., ГБУЗ Кузбасская клиническая психиатрическая больница, Кемерово, Россия

Резюме

Психические расстройства представляют собой сложную проблему здравоохранения, требующую значительных ресурсов и высококвалифицированных специалистов. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает инновационные решения для трансформации психиатрической помощи, охватывая профилактику, диагностику, терапию и исследования. В настоящее время ИИ-алгоритмы демонстрируют высокую точность в диагностике различных расстройств, включая шизофрению, депрессию и аутизм, используя данные электронных медицинских карт, нейровизуализации и "цифровые фенотипы". ИИ помогает предсказывать течение заболеваний, ответ на лечение и риски, такие как суицид или агрессивное поведение. Виртуальные ассистенты, чат-боты и технологии виртуальной реальности поддерживают пациентов, обеспечивая психообразование, когнитивно-поведенческую терапию и мониторинг состояния. ИИ автоматизирует систематические обзоры литературы, анализирует большие объемы данных и строит клинико-психологические модели, например, для лечения аддиктивных расстройств. ИИ помогает врачам в получении информации, подготовке к экзаменам и составлении рекомендаций для пациентов. Перспективные технологии: психовизуализация (объединение нейровизуализации, биометрических данных и ИИ для визуализации мыслей, восприятия и эмоций). Существует ряд проблем внедрения ИИ в психиатрию: нехватка качественных данных, непрозрачность моделей ИИ, сложности валидации и регулирования, недостаток знаний о ИИ среди клиницистов, необходимость изменения рабочих процессов, риски автоматизации ошибок, вопросы к конфиденциальности данных, ответственности за решения, предвзятости алгоритмов, балансу между эффективностью и безопасностью. Путями к преодолению проблем станут междисциплинарное сотрудничество, повышение доверия к ИИ-системам за счет понимания логики принятия решений, обучение специалистов работе с новыми технологиями. ИИ обладает огромным потенциалом для трансформации психиатрической помощи, но требует ответственного подхода и решения существующих проблем.

Наблюдается устойчивый рост научных публикаций, посвященных применению искусственного интеллекта в психиатрии. Значительное количество работ в этой области были опубликованы в 2021-2023 годах, что демонстрирует высокий интерес к данной теме. Поэтому необходим систематический анализ научных публикаций для выявления основных тенденций и перспектив развития этого направления.

Цель исследования: проанализировать текущее состояние и перспективы применения искусственного интеллекта в психиатрии, охватывая различные области: диагностику, терапию, направление исследований, выявить основные вызовы, связанные с внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в психиатрическую практику.

Материал и методы: поиск русскоязычных источников произведен: электронный каталог ГБУЗ КНМБ на основе автоматизированной информационно-библиотечной системы «ИРБИС», база данных Центральной научной медицинской библиотеки Сеченовского университета "Медицинские журналы и статьи" (RusMed) на базе платформы "Российская медицина", научная электронная библиотека eLIBRARY.RU, научная электронная библиотека КиберЛенинка. Поиск иностранных источников был произведен: PubMed, Springer Nature, Wiley Online Library. Поисковые запросы формировались комбинацией ключевых слов: «искусственный интеллект в психиатрии», «нейронные сети в психиатрии», «компьютерное зрение в психиатрии», «психовизуализация в психиатрии с использованием машинного обучения», «распознавание эмоций с помощью искусственного интеллекта», «диагностика психических расстройств с использованием машинного обучения», «персонализированная психиатрия с использованием искусственного интеллекта», «риски использования ИИ в психиатрии», «этические вопросы использования искусственного интеллекта в психиатрии», «конфиденциальность данных при использовании искусственного интеллекта в психиатрии», «правовое регулирование использования искусственного интеллекта в медицине и психиатрии», «гуманизация ИИ для задач психиатрической практики», «диагностика психических расстройств с использованием искусственного интеллекта в психиатрии», «Персонализированная терапия с использованием машинного обучения в психиатрии», «взаимодействие ИИ и пациентов психиатрических клиник», «neural network в психиатрии», «machine learning в психиатрии», «deep learning в психиатрии», «artificial intelligence в психиатрии», "распознавание эмоций с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии", "распознавание эмоций с помощью ЭЭГ", "распознавание эмоций с помощью ЭКГ", "отношение и взгляд медицинских работников на использование ИИ в психиатрии". В обзор включены работы, опубликованные с 1986 по 2023 год, независимо от их дизайна. Для обобщения полученных данных использовался описательный анализ.

Актуальность проблемы применения ИИ в психиатрии

Психические расстройства (ПР) - одна из распространенных и сложных проблем в здравоохранении [9, 121]. Их диагностика и лечение требуют больших ресурсов и высокой компетенции специалистов [121]. ПР являются одной из основных причин нетрудоспособности и ухудшения качества жизни во всем мире, к 2030 году они станут крупнейшим фактором глобальной заболеваемости [98]. Развитие новых подходов, основанных на ИИ, рассматривается как один из перспективных путей трансформации психиатрической помощи, которая поможет справиться с современными вызовами [47, 72]. Первыми попытками применения ИИ в психиатрии стали компьютерные программы, имитирующие речь психотерапевта (ELIZA), разработанная в 1960-х годах [100]. В 1971 году была создана компьютерная модель, воспроизводящая паранойяльные процессы в условиях психиатрического интервью - система PARRY и BlueBox для фармакотерапии депрессий [100]. Эта система демонстрировала успехи, но имела ограничения, связанные с формализацией медицинских знаний. Компьютеризация психиатрической диагностики очень сложна, это отметил в своей работе Рыбальский М.И. [15]. Психиатрическая диагностика основана на качественной оценке расстройств высших психических функций, что трудно поддается формализации и программированию. Для создания психиатрических экспертных систем (ЭС) требуются мощные методы представления и интерпретации знаний, учитывающие сложность вербального описания психики [15]. Как показал Servan-Schreiber [100], пациенты часто более откровенны в общении с компьютерными системами. Развитие интеллектуальных обучающихся систем открывает возможности для создания компьютеризированных психотерапевтических методик, особенно в области когнитивно-поведенческой терапии. Рыбальский М.И. [15] подчеркивал, что ЭС должны быть помощниками психиатра, а не заменой ему, поскольку психиатрическая диагностика влияет на социально-правовой статус пациента. По мнению Wilhelmy et al., цифровая трансформация и внедрение ИИ многообещающи для профилактики, диагностики и терапии ПР [120]. Kargbo обозначает три ключевых направления изменений в психиатрии: использование биомаркеров, психоделических препаратов и применение ИИ [69]. Рассматриваются современные достижения ИИ в психиатрии, отмечается большой потенциал ИИ для трансформации психиатрической помощи в области диагностики, мониторинга состояния пациентов, разработки новых методов лечения [2]. Незнанов Н.Г. полагает, что активное внедрение телемедицинских технологий, изучение роли генетики и микробиома в происхождении психических расстройств, разработка методов диагностики на основе биомаркеров, аватар-терапия и использование искусственных нейронных сетей меняют ландшафт современной психиатрии [13]. Машинное обучение (МО) и обработка естественного языка, активно исследуются для решения широкого круга задач в психиатрии [72]. ИИ-алгоритмы «показали высокую точность в диагностике» ПР, включая шизофрению, депрессию и расстройства аутистического спектра, на основе данных электронных медицинских карт, нейровизуализации и "цифровых фенотипов" [31, 76, 92]. ИИ применяется для прогнозирования течения заболеваний и ответа на лечение [76, 121]. Внедрение ИИ также открывает новые возможности в области терапии - от разработки виртуальных ассистентов и чат-ботов для психообразования и поддержки пациентов, до использования виртуальной и дополненной реальности в психотерапии [9, 47, 52, 76, 90]. Jin et al. описывают применение ИИ в области психического здоровья и цифровой психиатрии [67]. Авторы много места отводят глубокому обучению как одному из методов ИИ. Germine et al. [56] рассматривают проблему масштабирования измерений поведения человека для достижения «высокоточной психиатрии». Авторы отмечают три основные сложности: вовлечение участников, доступность методов и надежное измерение индивидуальных различий. Chen et al. рассматривают роль МО и ИИ в развитии «точной психиатрии» [37]. Авторы обсуждают подходы, сочетающие ИИ-технологии, функциональную нейровизуализацию и методы нейромодуляции, которые могут обеспечить эффективные и объяснимые решения для клинической практики. По данным Hsin et al. [62] психиатрическая практика в значительной степени опирается на субъективные наблюдения, использование объективных данных ограничено. Появление носимых устройств и смартфонов открывает возможность непрерывного мониторинга поведения и биометрии пациентов, что может дополнить традиционные методы оценки [62]. ИИ может использоваться для непрерывного мониторинга состояния пациентов с известными психическими расстройствами, для прогнозирования индивидуальных реакций пациентов на психофармакологические препараты, используя методы глубокого обучения [96]. В перспективе ИИ может оказывать поддержку при выборе оптимальной терапевтической тактики, обсуждается потенциал ИИ в автоматизированной онлайн-психотерапии [96]. Интернет-программы, например MOST, предлагают онлайн-поддержку при психозе и депрессии [51]. Внедрение ИИ в психиатрию может привести к существенным организационным изменениям, Brunn et al. [29] отмечают, что ИИ способен изменить организацию психиатрической помощи, а также интеграцию в здравоохранение в целом. Это может привести к перераспределению обязанностей [29]. Sahoo et al. пишут, что доступ к качественной психиатрической помощи ограничен из-за стигматизации, недостаточного финансирования и нехватки специалистов [16] и, понимая трудности по внедрению ИИ-технологий в психиатрию, возлагают на них большие надежды. Brunn et al. [29] призывают к исследованиям того, как ИИ влияет на организацию медицины, психиатрии и взаимодействие с немедицинскими профессиями. Авторы предлагают подготавливать будущих психиатров через опыт работы с приложениями ИИ, этические дискуссии и трансдисциплинарное сотрудничество [29]. Ряд работ рассматривает перспективы использования ИИ для профилактики ПР и поддержания психического здоровья людей [50, 99]. В частности, Ettman и Galea [50] отмечают, что ИИ может повлиять на психическое здоровье населения через совершенствование психиатрической помощи, изменение социально-экономических условий и политику, регулирующую использование ИИ. Аллен [21] указывает на острую нехватку психиатров во всем мире и отмечает, что ИИ может помочь восполнить этот пробел. Автор рассматривает текущее ограниченное применение ИИ в психиатрии, а также большие перспективы, связанные с цифровым фенотипированием через смартфоны для прогнозирования и понимания состояния пациентов. Лубянко и соавт. [12] отмечают, что ИИ способен имитировать когнитивные функции человека и используется в различных сферах, включая диагностику психических расстройств. В работе описывается проект "psyDI" с применением ИИ для диагностики ПР. Авторы делают вывод, что ИИ может существенно улучшить диагностику в психиатрии, особенно на уровне первичного звена. Статья Tai et al. [106] посвящена потенциалу МО и больших данных для моделирования ПР и разработки новых методов лечения в психиатрии. Авторы отмечают, что в психиатрии отсутствуют общепринятые модели ПР, это затрудняет разработку новых методов лечения. МО может помочь в выявлении значимых факторов для построения более точных моделей. Эти технологии могут способствовать выявлению биомаркеров психических заболеваний, индивидуализации диагностики и лечения, разработке новых методов терапии. Ray et al. [95] дают общий обзор роли ИИ в психиатрии. Авторы отмечают растущее бремя ПР, особенно в Индии, где остро ощущается нехватка психиатров. Преимуществами ИИ в психиатрии являются более низкая стоимость, широкий охват и отсутствие предубеждений, но есть и недостатки, такие как отсутствие эмпатии и угроза конфиденциальности данных. ИИ может помочь в диагностике ПР на основе анализа медицинских данных, визуализации и обработки изображений, а также в мониторинге поведения и эмоций пациентов. ИИ также может использоваться для персонализации лечения, разработки новых методов терапии и создания интерактивных терапевтических приложений. Вместе с тем, современный ИИ все еще ограничен и должен рассматриваться как инструмент под контролем человека[1]. Bickman L. [25] изучая почти 50-летний опыт изучения ИИ отмечает существенный прогресс в этой области и трансформирующее влияние на психиатрическую науку и практику машинного обучения и искусственного интеллекта. Одной из важных областей применения ИИ в психиатрии является автоматизация создания систематических обзоров научной литературы. Традиционно систематический обзор требует громадных трудозатрат на отбор релевантных публикаций из множества источников. В работе [18] продемонстрировано, что модели глубокого обучения, такие как BERT и SciBERT, способны с высокой точностью автоматизировать отбор аннотаций статей для систематических обзоров по психиатрии. ИИ во взаимодействии со специалистами значительно сокращает временные и трудовые затраты. Наряду с исследовательскими целями, ИИ может внедряться в клиническую практику и образование врачей [48].

Сложность психических расстройств, недостаток больших репрезентативных наборов данных, вопросы этики, прозрачности и ответственности при применении "черных ящиков" ИИ требуют тщательной проработки [47, 52, 72, 111]. Для успешного внедрения ИИ в психиатрическую практику необходим комплексный подход, включающий междисциплинарное сотрудничество специалистов, разработку методологических стандартов, а также решение проблем конфиденциальности, предвзятости и интерпретируемости моделей [7, 47, 111]. Для повышения качества исследований, использующих методы МО в психиатрии, Tandon & Tandon предлагают контрольный список критериев для рецензирования публикаций в этой области [107]. Авторы подчеркивают важность соблюдения высоких стандартов научной строгости при применении этих методов, которые существенно отличаются от традиционных статистических подходов. Graham et al. анализируют применение ИИ в области психического здоровья и психических заболеваний, авторы отмечают, что, хотя исследования демонстрируют высокий потенциал ИИ, большинство из них находятся на ранних концептуальных стадиях [58]. Для эффективного клинического внедрения ИИ требуется работа по преодолению разрыва между исследованиями и практикой. Для успешного клинического применения «вычислительной психиатрии» Paulus et al. предлагают поэтапный план развития, аналогичный процессу разработки лекарственных средств [89]. Важно интегрировать в ИИ-системы принципы "искусственной мудрости" - способность принимать сострадательные и этичные решения [47, 72]. Одна из ключевых проблем использования ИИ в медицине в целом, и в психиатрии в частности, связана с "черным ящиком" - непрозрачностью внутренних механизмов работы моделей машинного обучения, особенно основанных на глубоком обучении [105]. Это затрудняет понимание врачами логики принятия решений ИИ-системами и снижает доверие к ним. Объяснимость ИИ – фундаментальный вопрос. Для решения этой проблемы Starke и Poppe [105] предлагают использовать разработанное К. Ясперсом разграничение "объяснения" и "понимания" психопатологических феноменов. Объяснение связано с выявлением общих закономерностей, а понимание - с постижением смысла конкретных явлений; применение этих двух подходов в комплексе может повысить объяснимость ИИ-моделей в медицине. Перспективным направлением развития ИИ является переход к третьему поколению, основанному на интеграции символического и коннекционистского подходов [128]. Это позволит создать более объяснимые, устойчивые и безопасные ИИ-системы. Кроме того, для ускорения прогресса в области ИИ авторы Zador et al. [127] предлагают использовать достижения нейронаук. Понимание принципов работы мозга и нервной системы может помочь создать ИИ с более естественным интеллектом и сравнимыми с человеком способностями. Предлагается сосредоточиться на изучении базовых сенсомоторных функций человека. Подоплелова Е.С. анализирует методы ИИ, применяемые для решения задач в психиатрии. Основными направлениями являются деидентификация клинических записей, классификация тяжести симптомов и прогнозирование развития психоза [14].

Несмотря на многообещающие перспективы, применение ИИ в психиатрии связано со значительными ограничениями и вызовами [33, 83, 88, 96]. К ним относятся: 1. Технические проблемы: нехватка качественных данных, непрозрачность "черного ящика" в моделях ИИ, сложности валидации [33, 83]. 2. Человеческие факторы: недостаток знаний об ИИ среди клиницистов, необходимость изменения рутинных рабочих процессов, возможность деквалификации специалистов [83, 88]. 3. Этические вопросы: проблемы ответственности, предвзятости, конфиденциальности данных, баланс между эффективностью и безопасностью [96, 81]. Pak et al. [88] отмечают обеспокоенность, что развитые ИИ-системы в перспективе могут заменить психиатров. Важной предпосылкой успешного внедрения ИИ в психиатрическую практику является формирование доверия пациентов и клиницистов к новыми технологиями [86]. Клиницисты должны выступать связующим звеном, способствуя принятию ИИ-систем пациентами. Для успешной интеграции ИИ в психиатрическую помощь необходимо последовательно решать проблемы, поддерживая баланс между эффективностью технологий и обеспечением безопасности, этичности и доверия со стороны пациентов и специалистов [81]. Sahoo et al. [98], Ayhan [23] отмечают, что ИИ может страдать от предвзятости алгоритмов, чрезмерного использования социальных сетей пациентами для самовыражения, авторы озабочены сокращением человеческого взаимодействия, юридическими и нормативными вопросами.

Внедрение ИИ и МО в психиатрическую практику вызывает неоднозначную реакцию в профессиональном сообществе. С одной стороны, ИИ открывает новые возможности для диагностики, лечения и мониторинга пациентов. А с другой, существуют опасения относительно рисков и ограничений этих технологий. Doraiswamy et al. [43] установили, что только 3,8% психиатров считают, что ИИ и МО сделают их работу устаревшей. 75% считают, что ИИ сможет заменить врачей в ведении документации, 54% - в постановке диагнозов. Около половины респондентов ожидают существенных изменений в своей работе из-за ИИ в ближайшие 25 лет. Врачи скептически относятся к возможности ИИ заменить эмпатию, оценку суицидального риска, составление планов лечения, но ожидают помощи в рутинных задачах [43, 26]. Blease et al. [26] выделили четыре основные категории влияния ИИ: на взаимодействие врач-пациент, качество помощи, профессию психиатра и организацию психиатрической помощи. Zhang et al. [129] изучали мнения социальных работников, медсестер и других специалистов в области психического здоровья об использовании ИИ. Выявлен интерес, но также барьеры, включающие недостаток знаний, ограниченные ресурсы и опасения по поводу справедливости алгоритмов, предлагается включать в психиатрическое образование изучение методов ИИ в медицине. Rogan et al. [97] обобщили взгляды медицинских работников на использование ИИ. Признается потенциал для улучшения оценки состояния и лечения, но поднимаются вопросы конфиденциальности данных пациентов при использовании ИИ, влияния на рабочую нагрузку и терапевтические отношения. Banerjee M. et al. [24] исследовали спектр мнений врачей-стажёров по внедрению ИИ в процессы обучения в психиатрии. Врачи-стажеры воспринимают положительно внедрение ИИ в обучение. Стажеры считают, что ИИ улучшит обучение исследовательским навыкам, снизит клиническую нагрузку, скептически относятся к тому, что ИИ улучшит обучение клиническому суждению и практическим навыкам. Сообщают об отсутствии достаточного обучения по ИИ в текущих учебных программах и поддерживают введение формального обучения по этой теме. Авторы рекомендуют включить темы "Прикладного ИИ" в учебные программы. Профессиональное сообщество специалистов по психическому здоровью в целом открыто к внедрению ИИ, но при этом высказывает обоснованные опасения.

Этические аспекты применения ИИ в психиатрии

Внедрение ИИ в психиатрическую практику сопряжено с рядом этических проблем. Исследование Jacobson et al. [65] анализирует этические дилеммы, возникающие при применении цифровых технологий и МО в психиатрических исследованиях. Отмечена необходимость соблюдения баланса между правом на конфиденциальность участников и развитием науки, подчеркиваются сложности в обеспечении информированного согласия и прозрачности использования данных. Проблематична интерпретируемость высокопроизводительных моделей МО в клинической практике. Wiese [119], отмечает ряд этических проблем, связанных с защитой данных, потенциальными трансформирующими эффектами на понимание психического здоровья, риском биологизации, игнорирования сознательного опыта пациентов, подчеркивает необходимость междисциплинарного сотрудничества для ответственного использования ИИ. Bouhouita-Guermech et al. [28] рассматривают этические проблемы, возникающие при использовании ИИ в научных исследованиях и отмечают, что существующие руководства по этике исследований недостаточно адаптированы к реалиям применения ИИ. Это создает сложности для этических комитетов в адекватной оценке этических аспектов исследований с использованием ИИ. Необходимы разработка специализированных этических стандартов и наращивание компетенций в этой области. Указывается на ряд рисков и проблем, связанных с ИИ в психиатрии: низкое качество данных для обучения, риск предвзятости ИИ, вопросы конфиденциальности, снижение роли человеческого фактора, непредсказуемость ИИ, проблемы юридической ответственности, подчеркивается необходимость законодательного регулирования ИИ при внедрении в психиатрическую практику [4]. Gooding и Kariotis [57] считают, что этические и правовые вопросы редко обсуждаются в исследованиях, посвященных применению алгоритмических технологий. Wiese и Friston [118] рассматривают трансформирующие эффекты применения методов «вычислительной психиатрии» на понимание психических расстройств и здоровья и подчеркивают важность сохранения этического измерения. Согласно Wilhelmy et al. [120], внедрение ИИ в психиатрическую практику несет не только новые возможности, но и новые этические проблемы, указывают на необходимость обеспечения баланса между технически возможным и этически необходимым.

Применение ИИ в диагностике шизофрении

Шизофрения является тяжелым психическим расстройством, затрагивающим около 24 миллионов человек во всем мире [94]. В последние годы активно исследуются возможности применения ИИ и МО для повышения точности диагностики шизофрении. Одним из перспективных направлений является анализ ЭЭГ пациентов с помощью глубокого обучения. Oh et al. [87] разработали 11-слойную сверточную нейронную сеть для автоматического выявления шизофрении по ЭЭГ с точностью 98,07%. Aslan Z., Akin M. [22] использовали архитектуру VGG16 для классификации шизофрении и здоровых людей по ЭЭГ с точностью 98-99,5%. Модели ИИ позволяют выделять частотные диапазоны, связанные с шизофренией [53]. Методы МО также применяются для анализа структурных и функциональных изменений мозга при шизофрении по данным МРТ. Castellani U. et al. [32] продемонстрировали высокую точность классификации шизофрении на основе локальных морфологических аномалий в дорзолатеральной префронтальной коре по данным МРТ. Verma S. et al. [113] отмечают перспективность совместного использования данных от разных модальностей (МРТ, фМРТ, DTI – диффузная тензорная томография) с применением глубокого обучения. ИИ может быть полезен для прогнозирования ответа на терапию при шизофрении. Iznak и Iznak [10] обобщили данные об использовании количественной ЭЭГ для выявления биомаркеров, предсказывающих терапевтические эффекты у пациентов с шизофренией и другими расстройствами. Гашкаримов В.Р., et al. [8] в обзорной статье изучили научные публикации с 2010 по 2023 год. Исследование показало, что МО широко применяется для анализа функционального состояния пациентов с шизофренией. ИИ помогает интерпретировать результаты МРТ, ЭЭГ и актографии. Ученые пришли к выводу, что МО может помочь прогнозировать и диагностировать шизофрению на основе истории болезни, генетических данных и эпигенетической информации. Fakhoury [51] сообщает об успешном использовании латентного семантического анализа речи для различения пациентов с шизофренией и здоровых людей. МО позволяет создавать эффективные модели для диагностики и прогнозирования клинических шизофрении, таких как бессонница, депрессивные симптомы, риск суицида, агрессивное поведение и изменения когнитивных функций с течением времени.

Современные подходы к использованию МО в диагностике и лечении аффективных расстройств

Аффективные расстройства (АР), такие как большое депрессивное расстройство (БДР) и биполярное расстройство (БАР), представляют значительную проблему для здравоохранения. Традиционная диагностика в психиатрии в значительной степени основана на субъективных отчетах пациентов и экспертной оценке врачей, что делает ее подверженной систематическим ошибкам [49]. Все больше исследований посвящено применению методов МО и ИИ для диагностики и персонализации лечения АР. Например, программы на основе МО, такие как Beating the Blues, показали эффективность в уменьшении симптомов депрессии и тревоги [51]. Gallo et al. [54] анализировали данные двух крупных консорциумов рестинг-фМРТ, включающих 3377 участников для выявления биомаркеров функциональной связности мозга при БДР. Авторы использовали различные алгоритмы МО (линейные SVM, RBF SVM; пространственные графовые сверточные сети GCN). Несмотря на то, что точность классификации БДР составила лишь 61%, визуализация с помощью GCN-Explainer показала, что одной из наиболее значимых нейрофизиологических характеристик БДР является гиперсвязность таламуса. Результат был воспроизведен в обоих наборах данных, подчеркивая важность этой области мозга в патофизиологии депрессии. Chen et al. [35] использовали МО для предсказания ответа на лечение у пациентов с БДР. Они собрали данные о демографии, стрессовых факторах и метилировании ДНК гена триптофангидроксилазы 2 (TPH2) у 291 пациента. Применение алгоритма «случайного леса» на основе клинических и эпигенетических данных позволило достичь точности предсказания ответа на лечение 70%. Возраст начала заболевания и уровни метилирования конкретных CpG-сайтов гена TPH2 являются важными предикторами ответа на терапию. Согласно работе Espinola et al. [49], изменения в речи, такие как монотонность и безэнергичность, характерны для пациентов с депрессией и могут быть использованы для ее обнаружения. Авторы проанализировали образцы речи 33 добровольцев с помощью алгоритмов извлечения признаков речи и методов МО. Модели на основе метода опорных векторов продемонстрировали точность классификации до 89% в распознавании депрессии, что указывает на перспективность этого подхода. Liu [79] предложил систему, использующую глубокое обучение для выявления людей с депрессией по данным из соцсетей. Модель обучили на данных из Reddit, Twitter и Weibo, она продемонстрировала лучшие на сегодняшний день результаты в этой области. Duan et al. [44] исследовали возможности использования ЭЭГ-сигналов и алгоритмов МО, таких как KNN, SVM и CNN, для автоматического определения БДР. Лучшие результаты классификации (точность 94%) были получены с применением смешанных признаков межполушарной асимметрии и кросс-корреляции ЭЭГ на сегментах длительностью 2 секунды. Ceccarelli и Mahmoud [34] предложили мультимодальный подход на основе рекуррентных нейронных сетей для распознавания как БДР, так и БР по видеозаписям, продемонстрирована высокая эффективность за счет учета временной динамики поведенческих проявлений. В обзорной работе Yasin et al. [125] сделан акцент на использовании ЭЭГ-сигналов и нейронных сетей для распознавания БДР и БР. Авторы подробно рассматривают различные ЭЭГ-протоколы, биомаркеры и общедоступные наборы данных, а также обсуждают пути повышения надежности моделей на основе ИИ в психиатрии. Watts et al. [117] провели мета-анализ исследований, использующих ЭЭГ и МО для прогнозирования ответа на лечение при БДР. Средняя точность прогнозирования составила 83,93%, модели лучше идентифицировали не-респондеров, чем респондеров. Несмотря на многообещающие результаты, существуют ограничения в применении МО и ИИ в психиатрии [104]. Необходимы дальнейшие проспективные валидационные исследования, стандартизация критериев ответа на лечение и крупные консорциумные проекты для повышения воспроизводимости результатов [104]. Важно продемонстрировать реальное улучшение результатов лечения пациентов в сравнении с традиционными методами. В целом, исследования показывают перспективность использования различных алгоритмов МО в сочетании с анализом биометрических данных, акустических характеристик речи, данных социальных сетей.

ИИ и болезнь Альцгеймера

Нами найдено ограниченное число исследований о применении ИИ при болезни Альцгеймера. Булгакова С.В. и соавторы [6] считают, что мультидисциплинарное взаимодействие врачей-нейрофизиологов со специалистами в области неврологии, психиатрии, психотерапии, психоанализа и гериатрии в сочетании с инструментами искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой современное решение проблемы реабилитации когнитивных функций мозга человека. Биология, биофизика, физиология и нейрофизиология позволяют выявлять многомерные и комбинаторные профили генетических, биологических, патофизиологических и клинических биомаркеров, отражающих гетерогенность нейродегенерации, с помощью современных инструментов анализа регистрации и создания всеобъемлющих карт мозга и динамических моделей на разных уровнях: от молекул и нейронов до областей мозга. Структурные и функциональные маркеры мозга устанавливают связь между клиническими фенотипами и молекулярными патофизиологическими механизмами. Технологии ИИ способны прогнозировать болезнь Альцгеймера с использованием комбинированной и гибридной нейровизуализации, секвенирования и других методов.

ИИ в судебной психиатрии

ИИ находит более широкое применение в судебной психиатрии. В мета-анализе Watts D. et al. [116] исследовалась диагностическая точность моделей МО для прогнозирования преступных и насильственных исходов в психиатрии. Анализ 20 исследований с 2428 пациентами показал среднюю точность моделей 71,45%, чувствительность 73,33%, специфичность 72,90%. Использовались различные типы данных: однонуклеотидный полиморфизм, текстовый анализ, психометрические шкалы, истории болезни и показатели мозгового кровотока. Авторы пришли к выводу, что модели ИИ могут быть полезным инструментом для оценки риска преступного поведения у пациентов с ПР, но требуется дальнейшая валидация на независимых выборках. Помимо прогнозирования рисков, ИИ может быть полезен в других аспектах судебной экспертизы. Chinnikatti [103] отмечает, что ИИ способен анализировать большие и сложные массивы данных в цифровой криминалистике, предоставлять статистически обоснованные способы анализа доказательств, моделировать сценарии для юристов и судей, объяснять ход рассуждений, что важно для судебной экспертизы. ИИ может помочь преодолеть пробел в коммуникации между экспертами, следователями и юристами. Авторы отмечают, что мы находимся в самом начале пути, требуется не только валидация моделей ИИ, но и комплекс мероприятий по внедрению в повседневную практику, медицинские информационные системы, осмысление и принятие новых методов диагностики и работы в экспертном и юридическом сообществах.

ИИ в детской психиатрии

De Lacy et al. [42] построили модели МО, которые прогнозировали тревожные расстройства, депрессию, СДВГ, ПТСР у подростков на основе нейрофизиологических, когнитивных, поведенческих, социальных факторов. Наилучшие результаты показали модели глубокого обучения и «деревьев решений». МО помогало предсказывать развитие психоза у подростков группы риска и попытки самоубийства [51]. Yang et al. [124] показали возможность использования моделей глубокого обучения для классификации детского ПТСР на индивидуальном уровне с точностью 71,2% на основе данных фМРТ в покое. Модель выявила вовлеченность лимбической системы при ПТСР. Till AC, Briganti G. [110] рассмотрели перспективы ИИ в детской психиатрии: сетевой анализ для моделирования взаимосвязей между симптомами, использование МО для раннего выявления расстройств аутистического спектра и СДВГ, разработка инструментов скрининга, диагностики, лечения с помощью ИИ, использование чат-ботов и мобильных приложений в качестве психотерапевтических инструментов для детей и подростков.

Автоматизация диагностики психического здоровья при психиатрическом освидетельствовании

Корнетов А.Н., с соавторами изучил подходы к автоматизации диагностики ПР при у операторов опасных профессий [11]: пилотов, водителей, работников технических объектов. Традиционные методы не всегда позволяют выявлять ПР. Люди могут скрывать проблемы из опасений потерять работу. Депрессия и тревожные расстройства являются наиболее распространенными проблемами среди операторов [11]. Разработка аппаратно-программных комплексов для ранней диагностики ПР с использованием методов ИИ может стать перспективным решением. Анализ аудио- и видеоданных с помощью ИИ позволяет оценивать психическое здоровье по речи и экспрессии эмоций. Внедрение автоматизированного скрининга актуально на крупных предприятиях [11].

Роль ИИ в построении моделей для лечения аддиктивных расстройств

Аддиктивные расстройства среди ПР характеризуются высокими показателями рецидивов. Перспективное направлений в этой области - применение ИИ для построения клинико-психологических моделей. Бохан Н.А. с соавторами (5) разработали модель формирования антирецидивного поведения у пациентов с ПР и аддиктивными расстройствами. Ключевые этапы модели: 1) поддерживающая терапия 2) формирование навыков самоконтроля и регуляции эмоций 3) содействие социальной адаптации. ИИ позволил проанализировать большие объемы данных, подтвердить научную обоснованность, оптимизировать структуру модели. ИИ продемонстрировал, что обучение пациентов методам самоконтроля и эмоциональной регуляции - критически важно для предотвращения рецидивов (5).

Использование чат-ботов на основе ИИ в психиатрической практике

Растущее бремя психических заболеваний, и нехватка специалистов в области психического здоровья во всем мире стимулируют активное развитие новых методов оказания психиатрической помощи. Одним из перспективных направлений является применение интеллектуальных чат-ботов для поддержки пациентов с психическими расстройствами [90]. Чат-боты с ИИ могут значительно улучшить вовлеченность пациентов и приверженность лечению [27]. Благодаря способности анализировать большие объемы данных, чат-боты способны персонализировать интервенции и адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователей. Передовые алгоритмы чат-ботов позволяют им взаимодействовать с пациентами на эмпатичном уровне, что повышает эффективность психологической поддержки [27]. Одним из ярких примеров использования чат-ботов с ИИ в психиатрии является проект Woebot [17]. Woebot представляет собой виртуального психотерапевта, использующего методы когнитивно-поведенческой терапии (КПТ) для помощи пациентам с депрессией и тревожными расстройствами. Чат-бот постоянно совершенствуется на основе самообучения, что позволяет ему непрерывно улучшать качество оказываемой помощи. Но чат-боты, несмотря на их способность имитировать эмпатию, лишены морального измерения, характерного для подлинных человеческих отношений [82]. Широкому внедрению чат-ботов в клиническую практику препятствуют ошибочные представления специалистов в области психического здоровья [27]. Необходимы строгие научные исследования для оценки эффективности чат-ботов в сравнении с традиционными методами психотерапии, а также для преодоления существующих ограничений [27].

Психовизуализация

Под «психовизуализацией» можно понимать междисциплинарный подход, объединяющий методы нейровизуализации, регистрации биометрических данных, ИИ и анализа психических процессов для визуальной реконструкции и декодирования (раскрытия) внутреннего психического содержания человека, переведения его в визуальную форму. Понятие "психовизуализация" позволяет объединить и систематизировать разрозненные исследования в этой области, подчеркивая их общую цель - декодирование и визуальную репрезентацию внутренних психических процессов человека. Термин отражает роль методов ИИ (компьютерного зрения, нейросетей) в реализации этих задач. Психовизуализация - перспективное и актуальное направление на стыке нейронаук, психологии, психиатрии и информатики, открывающее новые возможности в понимании, диагностике и визуализации психических функций, что может иметь большое прикладное значение в психиатрии.

Современные возможности визуализации представлений и восприятия. Использование предсказания на основе нейровизуализации и МО становится все более распространенным в психиатрических исследованиях [109]. Успешные исследования в области декодирования зрительного восприятия из данных фМРТ включают модель SC-GAN для реконструкции естественных изображений [63], а также структуру глубокого обучения с использованием свёрточного автокодировщика, LSTM и C-PG-GAN [64]. Модели реконструируют изображения, воспроизводящие семантические категории и текстурные характеристики зрительных стимулов. Другие исследования изучали нейронные представления эмоциональных выражений лица и тела. Использование многомерного анализа паттернов функциональной связности позволило успешно декодировать как лицевые, так и телесные эмоциональные выражения [74, 75]. Выявлена вовлеченность распределенных сетей в обоих полушариях, включая области от первичной зрительной коры до более высоких уровней, в обработку эмоциональной информации. Есть обзоры методов глубокого обучения для реконструкции изображений из фМРТ-данных [93, 102]. Эти методы, основанные на иерархических нейронных представлениях, показывают многообещающие результаты в визуализации восприятия. Однако отмечаются проблемы, связанные с необходимостью больших объемов данных, сложностью интерпретации и этическими вопросами [45]. Перспективным является применение методов самообучения для реконструкции изображений и крупномасштабной семантической классификации по фМРТ-данным [55]. Эти подходы демонстрируют беспрецедентные возможности в задачах, ранее ограниченных размером и разнообразием данных. Кроме того, исследования показывают, что иерархические визуальные представления могут быть переданы между людьми с использованием функционального выравнивания, что позволяет выполнять межиндивидуальную реконструкцию изображений [61]. Shen G. Et al., [101] представили новый метод восстановления изображений из активности мозга человека с использованием глубокого обучения, он отличается от сложившихся методов восстановления изображений из фМРТ, которые обычно используют предобученные модели и фокусируются на декодировании отдельных визуальных признаков. Авторы предложили обучать глубокую нейронную сеть непосредственно на парах данных "активность мозга - соответствующее изображение". Они построили генеративно-состязательную сеть, которая была обучена на данных, состоящих из натуральных изображений и соответствующих ответов активности мозга. Авторы протестировали модель на новых, неиспользованных данных и показали, что она успешно реконструирует изображения, основываясь только на паттернах активности мозга. Точность реконструкций улучшалась по мере увеличения объема обучающих данных. Наконец, глубокие нейронные сети применяются для прогнозирования эмоциональных реакций человека по данным фМРТ [70, 71, 77]. Эти модели способны успешно классифицировать базовые эмоции, используя паттерны функциональной коннективности в распределенных сетях мозга. Эти исследования демонстрируют значительный прогресс в использовании ИИ и нейровизуализации для расшифровки и реконструкции психических процессов, включая зрительное восприятие, эмоциональные реакции и «ментальную визуализацию» [3], что может иметь очень большое значение для клинической психиатрии.

Распознавание эмоций с использованием биометрических данных и методов машинного обучения. Благодаря развитию ИИ, наблюдается значительный прогресс в автоматическом распознавании эмоций. У психиатров растет интерес к объективным методам оценки эмоционального состояния, выходящим за рамки субъективных отчетов. Есть исследования, посвященные распознаванию эмоций по речи. Chernykh et al. [38] предлагают алгоритм распознавания эмоций из речевого аудио с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN). Подход учитывает нейтральные фрагменты в эмоциональной речи, предсказывает последовательность эмоций в высказывании. Авторы заявляют об эффективности модели. Другие исследования посвящены распознаванию эмоций по изображению. Washington et al. [115] исследуют обучение моделей компьютерного зрения для распознавания эмоций по изображениям лиц. Они предлагают использовать "мягкие" вероятностные метки, полученные через краудсорсинг, для учета субъективности восприятия эмоций. Модели, обученные на "мягких" метках, лучше отражают реальное распределение мнений людей. Cîrneanu A.L. и соавторы [40] рассматривают новейшие разработки в области распознавания эмоций по лицевым выражениям с применением глубоких сверточных нейронных сетей. Pise et al. [91] рассматривают методы распознавания выражений лица (FER) с использованием глубокого обучения. Авторы выделяют два основных типа признаков: на основе положения органов лица и текстуры кожи, а также геометрические признаки, основанные на ключевых точках и движениях лица. Работа подчеркивает потенциал FER для обеспечения эффективного общения человека и машины. Даже общедоступные большие языковые модели (генеративный ИИ) пытаются использовать для распознавания эмоций. Elyoseph et al. [46] оценивают способность генеративных моделей ИИ (GPT-4, Google Bard), интерпретировать эмоции по визуальным и текстовым данным. GPT-4 «демонстрирует выдающиеся результаты» в распознавании эмоций по изображениям, сопоставимые с человеческими, в то время как Bard отстает в этой области. Оба ИИ «демонстрируют превосходные способности» в интерпретации эмоций по тексту. Не могли обойти исследователи такой распространённый биометрический метод как ЭЭГ для распознавания эмоций [20, 39, 66, 78, 85, 122, 130, 131]. Внедряются различные методы извлечения признаков и классификации для определения эмоционального состояния на основе ЭЭГ. Предлагаются гибридные модели, такие как FCAN-XGBoost [131], демонстрирующие высокую точность и эффективность. Cai J. и соавторы [30] обобщают применение МО с использованием ЭЭГ для распознавания эмоций. Авторы рассматривают основные этапы такого подхода: получение сигналов ЭЭГ, предобработка, извлечение эмоционально-значимых признаков и классификация эмоций с использованием различных алгоритмов машинного обучения. Другие исследования сосредоточены на применении методов глубокого обучения для распознавания эмоций по ЭЭГ. Jafari M. и соавторы [66] рассматривают различные подходы с использованием глубоких нейронных сетей, отмечая их способность автоматически извлекать информативные признаки из сигналов ЭЭГ. Аналогичный обзор представлен в работе [78] Liu H. и др., где описываются общие этапы алгоритма распознавания эмоций по ЭЭГ и оцениваются существующие методы. Ряд работ предлагает новые подходы к распознаванию эмоций на основе ЭЭГ. Например, в статье [122] Xia Y. и Liu Y. описывают модель, учитывающую индивидуальные различия пользователей, что позволяет повысить точность распознавания эмоций до 96,43% для бинарной классификации и 98,92% в сценариях с большими индивидуальными различиями. Zong J. и соавторы в работе [131] представили гибридную модель FCAN-XGBoost, достигающую точности 95,26% и 94,05% в разных наборах данных. Jung et al. [68] предлагают структуру МО для классификации эмоций, вызванных взаимодействием с виртуальной реальностью (VR). Используя ЭЭГ, они выявили различия в активности мозга при разных эмоциональных состояниях, таких как низкое возбуждение, высокое возбуждение и социальная тревожность. Их результаты подтверждают потенциал ЭЭГ для объективной оценки эмоционального состояния и могут быть полезны для исследований ПР, таких как ПТСР, ОКР и СДВГ. Yuvaraj et al. [126] сравнивают эффективность различных методов извлечения признаков из ЭЭГ для распознавания эмоций. Исследование показало, что «признаки фрактальной размерности, отражающие сложность сигнала ЭЭГ», являются наиболее информативными для различения валентности (положительная/отрицательная) и возбуждения (высокое/низкое). Отмечается связь между более высокой валентностью и возбуждением и меньшей фрактальной сложностью в лобных областях мозга. Taran and Bajaj [108] предлагают новый метод фильтрации ЭЭГ-сигналов для распознавания эмоций, основанный на двухэтапной обработке. Метод позволяет очистить сигнал от шума и выделить информативные признаки для классификации эмоций с помощью «машины опорных векторов». Авторы отчитываются о высокой точности распознавания эмоций, таких как счастье, страх, грусть и спокойствие. Даже ЭКГ находит своё место для оценки эмоционального состояния. Исследования [19, 36, 59, 60, 114] анализируют возможность использования ЭКГ для распознавания эмоций на основе вариабельности сердечного ритма (ВСР). Предлагаются различные методы извлечения признаков и классификации, подчеркивается потенциал ЭКГ-систем в связи с доступностью носимых устройств. Vazquez-Rodriguez et al. [112] предлагают подход к распознаванию эмоций, используя ЭКГ и модель Transformer. Авторы обосновывают выбор ЭКГ как источника данных, подчеркивая ее способность отражать изменения в активности вегетативной нервной системы, связанные с эмоциональными состояниями. Исследования [73, 123] рассматривают использование других физиологических сигналов, таких как мимика лица и сердечные тоны, для распознавания эмоций. Claret et al. [41] проводят систематический обзор литературы, посвященный автоматической классификации эмоций на основе сердечных тонов. Ими анализируется 27 исследований, посвященных использованию сердечных сигналов, полученных с помощью недорогих и носимых устройств, для распознавания эмоций. Работа подтверждает потенциал сердечных сигналов для распознавания эмоций, подчеркивает важность разработки доступных и ненавязчивых методов сбора данных. Ряд исследований посвящен распознаванию эмоций по интегрированным физиологическим сигналам, таким как электрокардиограмма (ЭКГ) и электроэнцефалограмма (ЭЭГ) с использованием мультимодального подхода. В работе [36] Chen Y.C. и соавторы показали, что с помощью искусственных нейронных сетей можно достичь точности более 75% в классификации четырех эмоций (удовольствие, счастье, страх, гнев) на основе данных вариабельности сердечного ритма, полученных с использованием браслета. В статье [80] Marín-Morales J. и др. разработали систему распознавания эмоций, использующую ЭЭГ и ЭКГ, которая достигает точности 75% для классификации уровней возбуждения и 71% для классификации валентности. Liang et al. [74] исследуют нейронные представления для распознавания эмоций по лицевым и телесным выражениям с использованием фМРТ и многомерного анализа паттернов. Существующие исследования демонстрируют впечатляющий прогресс в разработке систем распознавания эмоций с использованием ИИ. Мультимодальные подходы, объединяющие данные из различных источников позволяют повысить точность распознавания и учесть субъективность восприятия эмоций, как отмечают Monteith et al. [84]. Важно обеспечить конфиденциальность данных и защиту от дискриминации при использовании «Emotion AI», особенно для людей с психическими заболеваниями, необходимо участие психиатров в регулировании этих технологий [84]. Существуют ограничения каждого подхода. Например, ЭЭГ-сигналы могут быть подвержены артефактам и индивидуальным различиям, а распознавание эмоций по лицу может быть затруднено при наличии препятствий или выраженной индивидуальной вариабельности [84].

Обсуждение

Наблюдается явный рост публикаций, посвященных ИИ в психиатрии. Большинство работ опубликованы с 2021 по 2023 годы, что указывает на растущий интерес к теме. Исследования представлены авторами из разных регионов мира. Основные затрагиваемые темы: распознавание эмоций [7, 30, 38, 66, 74, 85, 112, 122, 123, 126, 130], диагностика ПР [8, 11, 14, 22, 35, 44, 53, 87, 92, 94, 104, 113, 125], прогнозирование терапевтического ответа [5, 10, 37, 117], этические аспекты ИИ [23, 28, 52, 57, 65, 81, 118, 119, 120]. Распознавание эмоций - одна из самых популярных тем, что отражает важность объективной оценки эмоционального состояния для диагностики и лечения ПР. Диагностика ПР с помощью ИИ также привлекает значительное внимание. Рост публикаций по теме ИИ в психиатрии свидетельствует о признании потенциала этих технологий для улучшения диагностики, лечения и прогнозирования ПР. Разнообразие тем, география исследований указывают на глобальный интерес к данной области. Продемонстрировано стремительное развитие и значительный потенциал применения ИИ в различных областях психиатрии: ИИ предлагает инновационные решения для повышения точности диагностики, персонализации и эффективности психиатрической помощи. Новые технологии на основе ИИ, открывают уникальные возможности для исследования и понимания психических процессов. ИИ способствует развитию телемедицины, онлайн-психотерапии, виртуальных ассистентов и других инструментов, делая психиатрическую помощь более доступной и удобной для пациентов. ИИ автоматизирует задачи, такие как систематические обзоры, анализ данных и построение моделей психических расстройств, что способствует развитию научных исследований и образовательных программ. Несмотря на многообещающие перспективы, внедрение ИИ в психиатрию сталкивается с определенными вызовами: необходимость в больших объемах данных, сложности интерпретации моделей ИИ, обеспечение прозрачности и объяснимости алгоритмов, предотвращение их предвзятости, недостаток знаний об ИИ среди клиницистов, необходимость адаптации к новым технологиям и изменение рабочих процессов, обеспечение конфиденциальности данных, ответственность за решения, принимаемые ИИ. Необходимо объединение усилий специалистов из области психиатрии, нейронаук, информатики и этики для разработки стандартов и руководств по применению ИИ. Необходимы образовательные программы для клиницистов и пациентов о возможностях и ограничениях ИИ, законодательное регулирование, обеспечение прозрачности, подотчетности, научной обоснованности ИИ-систем.

Заключение

У ИИ есть потенциал для преобразований в психиатрии - это инструмент будущего. Успешное внедрение требует комплексного подхода с учетом технических, этических и законодательных аспектов. Существующие модели ИИ не обладают смысловой целостностью, самовоспроизводимостью, иерархичностью, присущими человеческой психике, как психическому организму, а поэтому заменить её в настоящее время не могут, тем более в областях науки и практики, требующих высокой квалификации в принятии решений, каковой является психиатрия. ИИ в настоящее время не способен: понимать, интерпретировать нюансы человеческих эмоций, поведения, мышления; устанавливать глубокую эмпатическую связь с пациентом, принимать сложные этические решения, адаптироваться к уникальным потребностям каждого пациента, разрабатывать индивидуальные планы лечения. Но ИИ может быть ценным помощником клинического психиатра в мониторинге состояния пациентов, автоматизации рутинных задач, в научной психиатрии для обработки и анализа больших данных. В будущем ИИ может стать союзником психиатра, но не его конкурентом. Дальнейшие исследования и активное сотрудничество специалистов различных областей позволят раскрыть потенциал ИИ для улучшения психического здоровья.

Благодарности: исследование проведено без спонсорской поддержки

Конфликт интересов: автор заявляет об отсутствии конфликта интересов

Сведения об авторе: Богданов Ярослав Вячеславович, врач психиатр высшей категории, стаж работы 27 лет, заведующий приёмным отделением ГБУЗ Кузбасской клинической психиатрической больницы; 650036, Кемеровская область, город Кемерово, Волгоградская ул., д.41, e-mail: [email protected]

Литература / References

  1. Богданов Я.В. Возможности искусственного интеллекта в психиатрии: анализ и перспективы. В сборнике: Четвертые Корниловские чтения. Клинический полиморфизм экзогенно-органических психических расстройств. Диагностика, лечение и профилактика. Сборник тезисов межрегиональной научно-практической конференции, посвященной памяти профессора А.А. Корнилова. (Кемерово, 18 октября 2023 г.) / под ред. Н.А. Бохана. Томск, Кемерово. 2023.

Bogdanov Ya.V. Vozmozhnosti iskusstvennogo intellekta v psikhiatrii: analiz i perspektivy. V sbornike: Chetvertyye Kornilovskiye chteniya. Klinicheskiy polimorfizm ekzogenno-organicheskikh psikhicheskikh rasstroystv. Diagnostika, lecheniye i profilaktika. Sbornik tezisov mezhregional′noy nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyashchennoy pamyati professora A.A. Kornilova. (Kemerovo, 18 oktyabrya 2023 g.) / pod red. N.A. Bokhana. Tomsk, Kemerovo. 2023. (In Russ.).

  1. Богданов Я.В. Искусственный интеллект в психиатрии: современные достижения. В сборнике: Четвертые Корниловские чтения. Клинический полиморфизм экзогенно-органических психических расстройств. Диагностика, лечение и профилактика. Сборник тезисов межрегиональной научно-практической конференции, посвященной памяти профессора А.А. Корнилова. (Кемерово, 18 октября 2023 г.) / под ред. Н.А. Бохана. Томск, Кемерово. 2023.

Bogdanov Ya.V. Iskusstvennyy intellekt v psikhiatrii: sovremennyye dostizheniya. V sbornike: Chetvertyye Kornilovskiye chteniya. Klinicheskiy polimorfizm ekzogenno-organicheskikh psikhicheskikh rasstroystv. Diagnostika, lecheniye i profilaktika. Sbornik tezisov mezhregional′noy nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyashchennoy pamyati professora A.A. Kornilova. (Kemerovo, 18 oktyabrya 2023 g.) / pod red. N.A. Bokhana. Tomsk, Kemerovo. 2023. (In Russ.).

  1. Богданов Я.В. Искусственный интеллект в расшифровке мыслей и образов: от нейровизуализации к психовизуализации. Перспективы внедрения в клиническую психиатрию и психологию. В сборнике: Четвертые Корниловские чтения. Клинический полиморфизм экзогенно-органических психических расстройств. Диагностика, лечение и профилактика. Сборник тезисов межрегиональной научно-практической конференции, посвященной памяти профессора А.А. Корнилова. (Кемерово, 18 октября 2023 г.) / под ред. Н.А. Бохана. Томск, Кемерово. 2023.

Bogdanov Ya.V. Iskusstvennyy intellekt v rasshifrovke mysley i obrazov: ot neyrovizualizatsii k psikhovizualizatsii. Perspektivy vnedreniya v klinicheskuyu psikhiatriyu i psikhologiyu. V sbornike: Chetvertyye Kornilovskiye chteniya. Klinicheskiy polimorfizm ekzogenno-organicheskikh psikhicheskikh rasstroystv. Diagnostika, lecheniye i profilaktika. Sbornik tezisov mezhregional′noy nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyashchennoy pamyati professora A.A. Kornilova. (Kemerovo, 18 oktyabrya 2023 g.) / pod red. N.A. Bokhana. Tomsk, Kemerovo. 2023. (In Russ.).

  1. Богданов Я.В. Риски и проблемы использования искусственного интеллекта в психиатрии. В сборнике: Четвертые Корниловские чтения. Клинический полиморфизм экзогенно-органических психических расстройств. Диагностика, лечение и профилактика. Сборник тезисов межрегиональной научно-практической конференции, посвященной памяти профессора А.А. Корнилова. (Кемерово, 18 октября 2023 г.) / под ред. Н.А. Бохана. Томск, Кемерово. 2023.

Bogdanov Ya.V. Riski i problemy ispol′zovaniya iskusstvennogo intellekta v psikhiatrii. V sbornike: Chetvertyye Kornilovskiye chteniya. Klinicheskiy polimorfizm ekzogenno-organicheskikh psikhicheskikh rasstroystv. Diagnostika, lecheniye i profilaktika. Sbornik tezisov mezhregional′noy nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyashchennoy pamyati professora A.A. Kornilova. (Kemerovo, 18 oktyabrya 2023 g.) / pod red. N.A. Bokhana. Tomsk, Kemerovo. 2023. (In Russ.).

  1. Бохан Н.А., Лебедева В.Ф., Гуткевич Е.В., Владимирова С.В. Использование искусственного интеллекта для генерации текста, oписывающего модель формирования антирецидивного поведения у лиц с психическими и аддиктивными расстройствами. В сборнике: Современные проблемы биологической психиатрии и наркологии. Сборник тезисов V Российской конференции с международным участием. Томск: Интегральный переплет. 2023.

Bokhan N.A., Lebedeva V.F., Gutkevich E.V., Vladimirova S.V. Ispol′zovaniye iskusstvennogo intellekta dlya generatsii teksta, opisyvayushchego model′ formirovaniya antiretsidivnogo povedeniya u lits s psikhicheskimi i addiktivnymi rasstroystvami. V sbornike: Sovremennyye problemy biologicheskoy psikhiatrii i narkologii. Sbornik tezisov V Rossiyskoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiyem. Tomsk: Integral′nyy pereplet. 2023. (In Russ.).

  1. Булгакова С.В., Романчук П.И., Романчук Н.П., Пятин В.Ф., Романов Д.В., Волобуев А.Н. Болезнь Альцгеймера и искусственный интеллект: долговременная персонифицированная реабилитация и медико-социальное сопровождение. Бюллетень науки и практики. 2019;5(11):136-175.

Bulgakova SV, Romanchuk PI, Romanchuk NP, Pyatin VF, Romanov DV, Volobuev AN. Alzheimer’s disease and artificial intelligence: long-term personalized rehabilitation and medical and social support. Byulleten' nauki i praktiki. 2019;5(11):136-175. (In Russ.). https://doi.org/10.33619/2414-2948/48/18

  1. Васильченко К.Ф., Чумаков Е.М. Современное положение, вызовы и перспективы развития вычислительной психиатрии: нарративный обзор. Consortium Psychiatricum. 2023;4(3):CP11244.

Vasilchenko K, Chumakov E. Current status, challenges and future prospects in computational psychiatry: a narrative review. Consortium Psychiatricum. 2023;4(3):CP11244. (In Russ.). https://doi.org/10.17816/CP11244

  1. Гашкаримов В.Р., Султанова Р.И., Ефремов И.С., Асадуллин А.Р. Использование методов машинного обучения в диагностике и прогнозировании клинических особенностей шизофрении: нарративный обзор литературы. Consortium Psychiatricum. 2023;4(3):CP11030.

Gashkarimov VR, Sultanova RI, Efremov IS, Asadullin AR. Machine learning techniques in diagnostics and prediction of the clinical features of schizophrenia: a narrative review. Consortium Psychiatricum. 2023;4(3):CP11030. (In Russ.). https://doi.org/10.17816/CP11030

  1. Иванец Н.Н., Кинкулькина М.А., Тихонова Ю.Г. Цифровые технологии в сфере психического здоровья: проблемы и перспективы. Национальное здравоохранение. 2023;4(2):5-14.

Ivanets NN, Kinkulkina MA, Tikhonova YuG. Digital interventions in mental health: challenges and Perspectives. Nacional'noe zdravooxranenie. 2023;4(2):5-14. (In Russ.). https://doi.org/10.47093/2713-069X.2023.4.2.5-14

  1. Изнак А.Ф., Изнак Е.В. ЭЭГ-предикторы терапевтического ответа в психиатрии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(4):145-151.

Iznak AF, Iznak EV. EEG predictors of therapeutic response in psychiatry. Zhurnal nevrologii i psihiatrii im. S.S. Korsakova. 2021;121(4):145-151. (In Russ.). https://doi.org/10.17116/jnevro2021121041145

  1. Корнетов А.Н., Старикова Е.Г., Каверина И.С., Стариков Ю.В., Солдатов А.А., Потапова Н.Е., Толмачев И.В. Подходы к автоматизации диагностики психического здоровья операторов ряда профессий. Психиатрия, психотерапия и клиническая психология. 2023;14(1):95-104.

Kornetov AN, Starikova EG, Kaverina IS, Starikov IuV, Soldatov AA, Potapova NE, Tolmachev IV. Approaches to Diagnostic Automation for Mental Health in Operators of Certain Occupations. Psixiatriya, psixoterapiya i klinicheskaya psixologiya. 2023;14(1):95-104. (In Russ.). https://doi.org/10.34883/PI.2023.14.1.002

  1. Лубянко И.А., Колесникова Е.Е., Булейко А.А., Перехов А.Я., Мрыхин В.В., Ковалев А.И., Крючкова М.Н., Сидоров А.А., Осадший Ю.Ю., Дьяченко А.В., Мрыхина В.В. ИИ психиатрия. МКБ-11: гимн или реквием психиатрии? Материалы российской научной конференции. Ростов-на-Дону: Экспо-Медиа. 2022.

Lubyanko I.A., Kolesnikova E.E., Buleyko A.A., Perekhov Ay.A., Mrykhin V.V., Kovalev A.I., Kryuchkova M.N., Sidorov A.A., Osadshiy Yu.Yu., D′yachenko A.V., Mrykhina V.V. II psikhiatriya. MKB-11: gimn ili rekviyem psikhiatrii? Materialy rossiyskoy nauchnoy konferentsii. Rostov-na-Donu: Ekspo-Media. 2022. (In Russ.).

  1. Незнанов Н.Г. Современные технологии в психиатрии: первые результаты, проблемы и перспективы. Эффективная фармакотерапия. 2021;17(22):42-44.

Neznanov NG. Modern technologies in psychiatry: first results, problems and prospects. Effektivnaya farmakoterapiya. 2021;17(22):42-44. (In Russ.).

  1. Подоплелова Е.С. Анализ методов искусственного интеллекта, применяемых для решения задач психиатрии. Известия ЮФУ. Технические науки. 2022;226(2):180-189. Podoplelova ES. Analysis of artificial intelligence methods applied to solving psychiatry problems. Izvestiya YUFU. Texnicheskie nauki. 2022;226(2):180-189. (In Russ.). https://doi.org/10.18522/2311-3103-2022-2-180-189

  1. Рыбальский М.И. Галлюцинаторные феномены и компьютерная диагностика (пробная экскурсия психиатра в область искусственного интеллекта). М.: Медицина. 1992. Rybal′skiy M.I. Gallyutsinatornyye fenomeny i komp′yuternaya diagnostika (probnaya ekskursiya psikhiatra v oblast′ iskusstvennogo intellekta). M.: Meditsina. 1992. (In Russ.).

  1. Саху Д.П., Нараян Б.Н., Санти Н.С. Будущее психиатрии с искусственным интеллектом: может ли союз человека и машины перевернуть парадигму? Consortium Psychiatricum. 2023;4(3):CP13626.

Sahoo JP, Narayan BN, Santi NS. The future of psychiatry with artificial intelligence: can the man-machine duo redefine the tenets? Consortium Psychiatricum. 2023;4(3):CP13626. (In Russ.). https://doi.org/10.17816/CP13626

  1. Шестакова Н.В. Возможности искусственного интеллекта для когнитивно-поведенческой терапии. В сборнике: Математика и математическое моделирование. Сборник материалов XV Всероссийской молодёжной научно-инновационной школы. Саров: Интерконтакт. 2021.

Shestakova N.V. Vozmozhnosti iskusstvennogo intellekta dlya kognitivno-povedencheskoj terapii. V sbornike: Matematika i matematicheskoe modelirovanie. Sbornik materialov XV Vserossijskoj molodyozhnoj nauchno-innovacionnoj shkoly'. Sarov: Interkontakt. 2021. (In Russ.).

  1. Gorelik AJ, Gorelik MG, Ridout KK, Nimarko AF, Peisch V, Kuramkote SR, Low M, Pan T, Singh S, Nrusimha A, Singh MK. Evaluating efficiency and accuracy of deep-learning-based approaches on study selection for psychiatry systematic reviews. Nat Mental Health. 2023;1:623-632. https://doi.org/10.1038/s44220-023-00109-w

  1. Alam A, Urooj S, Ansari AQ. Design and Development of a Non-Contact ECG-Based Human Emotion Recognition System Using SVM and RF Classifiers. Diagnostics (Basel). 2023;13(12):2097. https://doi.org/10.3390/diagnostics13122097

  1. Algarni M, Saeed F, Al-Hadhrami T, Ghabban F, Al-Sarem M. Deep Learning-Based Approach for Emotion Recognition Using Electroencephalography (EEG) Signals Using Bi-Directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM). Sensors (Basel). 2022;22(8):2976. https://doi.org/10.3390/s22082976

  1. Allen S. Artificial Intelligence and the Future of Psychiatry. IEEE Pulse. 2020;11(3):2-6. https://doi.org/10.1109/MPULS.2020.2993657

  1. Aslan Z, Akin M. A deep learning approach in automated detection of schizophrenia using scalogram images of EEG signals. Phys Eng Sci Med. 2022;45(1):83-96. https://doi.org/10.1007/s13246-021-01083-2

  1. Ayhan Y. The Impact of Artificial Intelligence on Psychiatry: Benefits and Concerns-An assay from a disputed 'author'. Turk Psikiyatri Derg. 2023;34(2):65-67. https://doi.org/10.5080/u27365

  1. Banerjee M, Chiew D, Patel KT, Johns I, Chappell D, Linton N, Cole GD, Francis DP, Szram J, Ross J, Zaman S. The impact of artificial intelligence on clinical education: perceptions of postgraduate trainee doctors in London (UK) and recommendations for trainers. BMC Med Educ. 2021;21(1):429. https://doi.org/10.1186/s12909-021-02870-x

  1. Bickman L. Improving Mental Health Services: A 50-Year Journey from Randomized Experiments to Artificial Intelligence and Precision Mental Health. Adm Policy Ment Health. 2020;47(5):795-843. https://doi.org/10.1007/s10488-020-01065-8

  1. Blease C, Locher C, Leon-Carlyle M, Doraiswamy M. Artificial intelligence and the future of psychiatry: Qualitative findings from a global physician survey. Digit Health. 2020;6:2055207620968355. https://doi.org/10.1177/2055207620968355

  1. Boucher EM, Harake NR, Ward HE, Stoeckl SE, Vargas J, Minkel J, Parks AC, Zilca R. Artificially intelligent chatbots in digital mental health interventions: a review. Expert Rev Med Devices. 2021;18(sup1):37-49. https://doi.org/10.1080/17434440.2021.2013200

  1. Bouhouita-Guermech S, Gogognon P, Bélisle-Pipon JC. Specific challenges posed by artificial intelligence in research ethics. Front Artif Intell. 2023;6:1149082. https://doi.org/10.3389/frai.2023.1149082

  1. Brunn M, Diefenbacher A, Courtet P, Genieys W. The Future is Knocking: How Artificial Intelligence Will Fundamentally Change Psychiatry. Acad Psychiatry. 2020;44(4):461-466. https://doi.org/10.1007/s40596-020-01243-8

  1. Cai J, Xiao R, Cui W, Zhang S, Liu G. Application of Electroencephalography-Based Machine Learning in Emotion Recognition: A Review. Front Syst Neurosci. 2021;15:729707. https://doi.org/10.3389/fnsys.2021.729707

  1. Cao H, Meyer-Lindenberg A, Schwarz E. Comparative Evaluation of Machine Learning Strategies for Analyzing Big Data in Psychiatry. Int J Mol Sci. 2018;19(11):3387. https://doi.org/10.3390/ijms19113387

  1. Castellani U, Rossato E, Murino V, Bellani M, Rambaldelli G, Perlini C, Tomelleri L, Tansella M, Brambilla P. Classification of schizophrenia using feature-based morphometry. J Neural Transm (Vienna). 2012;119(3):395-404. https://doi.org/10.1007/s00702-011-0693-7

  1. Cearns M, Hahn T, Baune BT. Recommendations and future directions for supervised machine learning in psychiatry. Transl Psychiatry. 2019;9(1):271. https://doi.org/10.1038/s41398-019-0607-2

  1. Ceccarelli F, Mahmoud M. Multimodal temporal machine learning for Bipolar Disorder and Depression Recognition. Pattern Anal Applic. 2022;25:493-504. https://doi.org/10.1007/s10044-021-01001-y

  1. Chen B, Jiao Z, Shen T, Fan R, Chen Y, Xu Z. Early antidepressant treatment response prediction in major depression using clinical and TPH2 DNA methylation features based on machine learning approaches. BMC Psychiatry. 2023;23(1):299. https://doi.org/10.1186/s12888-023-04791-z

  1. Chen YC, Hsiao CC, Zheng WD, Lee RG, Lin R. Artificial neural networks-based classification of emotions using wristband heart rate monitor data. Medicine (Baltimore). 2019;98(33):e16863. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000016863

  1. Chen ZS, Kulkarni PP, Galatzer-Levy IR, Bigio B, Nasca C, Zhang Y. Modern views of machine learning for precision psychiatry. Patterns (N Y). 2022;3(11):100602. https://doi.org/10.1016/j.patter.2022.100602

  1. Chernykh V, Sterling G, Prihodko P. Emotion Recognition From Speech With Recurrent Neural Networks. arXiv:1701.08071v1 [cs.CL]. 2017. https://doi.org/10.48550/arXiv.1701.08071

  1. Cimtay Y, Ekmekcioglu E. Investigating the Use of Pretrained Convolutional Neural Network on Cross-Subject and Cross-Dataset EEG Emotion Recognition. Sensors (Basel). 2020;20(7):2034. https://doi.org/10.3390/s20072034

  1. Cîrneanu AL, Popescu D, Iordache D. New Trends in Emotion Recognition Using Image Analysis by Neural Networks, A Systematic Review. Sensors (Basel). 2023;23(16):7092. https://doi.org/10.3390/s23167092

  1. Claret AF, Casali KR, Cunha TS, Moraes MC. Automatic Classification of Emotions Based on Cardiac Signals: A Systematic Literature Review. Ann Biomed Eng. 2023;51(11):2393-2414. https://doi.org/10.1007/s10439-023-03341-8

  1. De Lacy N, Ramshaw MJ, McCauley E, Kerr KF, Kaufman J, Nathan Kutz J. Predicting individual cases of major adolescent psychiatric conditions with artificial intelligence. Transl Psychiatry. 2023;13(1):314. https://doi.org/10.1038/s41398-023-02599-9

  1. Doraiswamy PM, Blease C, Bodner K. Artificial intelligence and the future of psychiatry: Insights from a global physician survey. Artif Intell Med. 2020;102:101753. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2019.101753

  1. Duan L, Duan H, Qiao Y, Sha S, Qi S, Zhang X, Huang J, Huang X, Wang C. Machine Learning Approaches for MDD Detection and Emotion Decoding Using EEG Signals. Front Hum Neurosci. 2020;14:284. https://doi.org/10.3389/fnhum.2020.00284

  1. Eitel F, Schulz MA, Seiler M, Walter H, Ritter K. Promises and pitfalls of deep neural networks in neuroimaging-based psychiatric research. Exp Neurol. 2021;339:113608. https://doi.org/10.1016/j.expneurol.2021.113608

  1. Elyoseph Z, Refoua E, Asraf K, Lvovsky M, Shimoni Y, Hadar-Shoval D. Capacity of Generative AI to Interpret Human Emotions From Visual and Textual Data: Pilot Evaluation Study. JMIR Ment Health. 2024;11:e54369. https://doi.org/10.2196/54369

  1. Espejo G, Reiner W, Wenzinger M. Exploring the Role of Artificial Intelligence in Mental Healthcare: Progress, Pitfalls, and Promises. Cureus. 2023;15(9):e44748. https://doi.org/10.7759/cureus.44748

  1. Espejo GD. Artificial Intelligence: the Next Frontier in Psychiatric Treatment and Education. Acad Psychiatry. 2023;47(4):437-438. https://doi.org/10.1007/s40596-023-01833-2

  1. Espinola CW, Gomes JC, Pereira JMS, Dos Santos WP. Detection of major depressive disorder using vocal acoustic analysis and machine learning-an exploratory study. Res Biomed Eng. 2021;37:53-64. https://doi.org/10.1007/s42600-020-00100-9

  1. Ettman CK, Galea S. The Potential Influence of AI on Population Mental Health. JMIR Ment Health. 2023;10:e49936. https://doi.org/10.2196/49936

  1. Fakhoury M. Artificial Intelligence in Psychiatry. Adv Exp Med Biol. 2019;1192:119-125. https://doi.org/10.1007/978-981-32-9721-0_6

  1. Fiske A, Henningsen P, Buyx A. Your Robot Therapist Will See You Now: Ethical Implications of Embodied Artificial Intelligence in Psychiatry, Psychology, and Psychotherapy. J Med Internet Res. 2019;21(5):e13216. https://doi.org/10.2196/13216

  1. Fu J, Yang S, He F, He L, Li Y, Zhang J, Xiong X. Sch-net: a deep learning architecture for automatic detection of schizophrenia. Biomed Eng Online. 2021;20(1):75. https://doi.org/10.1186/s12938-021-00915-2

  1. Gallo S, El-Gazzar A, Zhutovsky P, et al. Functional connectivity signatures of major depressive disorder: machine learning analysis of two multicenter neuroimaging studies. Mol Psychiatry. 2023;28(7):3013-3022. https://doi.org/10.1038/s41380-023-01977-5

  1. Gaziv G, Beliy R, Granot N, Hoogi A, Strappini F, Golan T, Irani M. Self-supervised Natural Image Reconstruction and Large-scale Semantic Classification from Brain Activity. Neuroimage. 2022;254:119121. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.119121

  1. Germine L, Strong RW, Singh S, Sliwinski MJ. Toward dynamic phenotypes and the scalable measurement of human behavior. Neuropsychopharmacology. 2021;46(1):209-216. https://doi.org/10.1038/s41386-020-0757-1

  1. Gooding P, Kariotis T. Ethics and Law in Research on Algorithmic and Data-Driven Technology in Mental Health Care: Scoping Review. JMIR Ment Health. 2021;8(6):e24668. https://doi.org/10.2196/24668

  1. Graham S, Depp C, Lee EE, Nebeker C, Tu X, Kim HC, Jeste DV. Artificial Intelligence for Mental Health and Mental Illnesses: an Overview. Curr Psychiatry Rep. 2019;21(11):116. https://doi.org/10.1007/s11920-019-1094-0

  1. Hasnul MA, Ab Aziz NA, Abd Aziz A. Augmenting ECG Data with Multiple Filters for a Better Emotion Recognition System. Arab J Sci Eng. 2023;48:10313–10334. https://doi.org/10.1007/s13369-022-07585-9

  1. Hasnul MA, Aziz NAA, Alelyani S, Mohana M, Aziz AA. Electrocardiogram-Based Emotion Recognition Systems and Their Applications in Healthcare-A Review. Sensors (Basel). 2021;21(15):5015. https://doi.org/10.3390/s21155015

  1. Ho JK, Horikawa T, Majima K, Cheng F, Kamitani Y. Inter-individual deep image reconstruction via hierarchical neural code conversion. Neuroimage. 2023;271:120007. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120007

  1. Hsin H, Fromer M, Peterson B, Walter C, Fleck M, Campbell A, Varghese P, Califf R. Transforming Psychiatry into Data-Driven Medicine with Digital Measurement Tools. NPJ Digit Med. 2018;1:37. https://doi.org/10.1038/s41746-018-0046-0

  1. Huang W, Yan H, Wang C, Li J, Zuo Z, Zhang J, Shen Z, Chen H. Perception-to-Image: Reconstructing Natural Images from the Brain Activity of Visual Perception. Ann Biomed Eng. 2020;48(9):2323-2332. https://doi.org/10.1007/s10439-020-02502-3

  1. Huang W, Yan H, Wang C, Yang X, Li J, Zuo Z, Zhang J, Chen H. Deep Natural Image Reconstruction from Human Brain Activity Based on Conditional Progressively Growing Generative Adversarial Networks. Neurosci Bull. 2021;37(3):369-379. https://doi.org/10.1007/s12264-020-00613-4

  1. Jacobson NC, Bentley KH, Walton A, Wang SB, Fortgang RG, Millner AJ, Coombs G 3rd, Rodman AM, Coppersmith DDL. Ethical dilemmas posed by mobile health and machine learning in psychiatry research. Bull World Health Organ. 2020;98(4):270-276. https://doi.org/10.2471/BLT.19.237107

  1. Jafari M, Shoeibi A, Khodatars M, Bagherzadeh S, Shalbaf A, García DL, Gorriz JM, Acharya UR. Emotion recognition in EEG signals using deep learning methods: A review. Comput Biol Med. 2023;165:107450. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107450

  1. Jin KW, Li Q, Xie Y, Xiao G. Artificial intelligence in mental healthcare: an overview and future perspectives. Br J Radiol. 2023;96(1150):20230213. https://doi.org/10.1259/bjr.20230213

  1. Jung D, Choi J, Kim J, Cho S, Han S. EEG-Based Identification of Emotional Neural State Evoked by Virtual Environment Interaction. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(4):2158. https://doi.org/10.3390/ijerph19042158

  1. Kargbo RB. Pioneering Changes in Psychiatry: Biomarkers, Psychedelics, and AI. ACS Med Chem Lett. 2023;14(9):1134-1137. https://doi.org/10.1021/acsmedchemlett.3c00333

  1. Kim HC, Bandettini PA, Lee JH. Deep neural network predicts emotional responses of the human brain from functional magnetic resonance imaging. Neuroimage. 2019;186:607-627. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.10.054

  1. Koide-Majima N, Nishimoto S, Majima K. Mental image reconstruction from human brain activity: Neural decoding of mental imagery via deep neural network-based Bayesian estimation. Neural Netw. 2024;170:349-363. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.11.024

  1. Lee EE, Torous J, De Choudhury M, Depp CA, Graham SA, Kim HC, Paulus MP, Krystal JH, Jeste DV. Artificial Intelligence for Mental Health Care: Clinical Applications, Barriers, Facilitators, and Artificial Wisdom. Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging. 2021;6(9):856-864. https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2021.02.001

  1. Lee JP, Jang H, Jang Y, Song H, Lee S, Lee PS, Kim J. Encoding of multi-modal emotional information via personalized skin-integrated wireless facial interface. Nat Commun. 2024;15(1):530. https://doi.org/10.1038/s41467-023-44673-2

  1. Liang Y, Liu B, Ji J, Li X. Network Representations of Facial and Bodily Expressions: Evidence From Multivariate Connectivity Pattern Classification. Front Neurosci. 2019;13:1111. https://doi.org/10.3389/fnins.2019.01111

  1. Liang Y, Liu B. Cross-Subject Commonality of Emotion Representations in Dorsal Motion-Sensitive Areas. Front Neurosci. 2020;14:567797. https://doi.org/10.3389/fnins.2020.567797

  1. Lin E, Lin CH, Lane HY. Precision Psychiatry Applications with Pharmacogenomics: Artificial Intelligence and Machine Learning Approaches. Int J Mol Sci. 2020;21(3):969. https://doi.org/10.3390/ijms21030969

  1. Liu C, Wang Y, Sun X, Wang Y, Fang F. Decoding six basic emotions from brain functional connectivity patterns. Sci China Life Sci. 2023;66(4):835-847. https://doi.org/10.1007/s11427-022-2206-3

  1. Liu H, Zhang Y, Li Y, Kong X. Review on Emotion Recognition Based on Electroencephalography. Front Comput Neurosci. 2021;15:758212. https://doi.org/10.3389/fncom.2021.758212

  1. Liu Y. Depression clinical detection model based on social media: a federated deep learning approach. The Journal of Supercomputing. 2024:80(6);7931-7954. https://doi.org/10.1007/s11227-023-05754-7

  1. Marín-Morales J, Higuera-Trujillo JL, Greco A, Guixeres J, Llinares C, Scilingo EP, Alcañiz M, Valenza G. Affective computing in virtual reality: emotion recognition from brain and heartbeat dynamics using wearable sensors. Sci Rep. 2018;8(1):13657. https://doi.org/10.1038/s41598-018-32063-4

  1. McCradden M, Hui K, Buchman DZ. Evidence, ethics and the promise of artificial intelligence in psychiatry. J Med Ethics. 2023;49(8):573-579. https://doi.org/10.1136/jme-2022-108447

  1. McStay A. Replika in the Metaverse: the moral problem with empathy in 'It from Bit'. AI Ethics. 2022;3:1433–1445. https://doi.org/10.1007/s43681-022-00252-7

  1. Monteith S, Glenn T, Geddes J, Whybrow PC, Achtyes E, Bauer M. Expectations for Artificial Intelligence (AI) in Psychiatry. Curr Psychiatry Rep. 2022;24(11):709-721. https://doi.org/10.1007/s11920-022-01378-5

  1. Monteith S, Glenn T, Geddes J, Whybrow PC, Bauer M. Commercial Use of Emotion Artificial Intelligence (AI): Implications for Psychiatry. Curr Psychiatry Rep. 2022;24(3):203-211. https://doi.org/10.1007/s11920-022-01330-7

  1. Muhammad F, Hussain M, Aboalsamh H. A Bimodal Emotion Recognition Approach through the Fusion of Electroencephalography and Facial Sequences. Diagnostics (Basel). 2023;13(5):977. https://doi.org/10.3390/diagnostics13050977

  1. O'Dell B, Stevens K, Tomlinson A, Singh I, Cipriani A. Building trust in artificial intelligence and new technologies in mental health. Evid Based Ment Health. 2022;25(2):45-46. https://doi.org/10.1136/ebmental-2022-300489

  1. Oh SL, Vicnesh J, Ciaccio EJ, Yuvaraj R, Acharya UR. Deep Convolutional Neural Network Model for Automated Diagnosis of Schizophrenia Using EEG Signals. Appl Sci. 2019;9:2870. https://doi.org/10.3390/app9142870

  1. Pak TK, Montelongo Hernandez CE, Do CN. Artificial Intelligence in Psychiatry: Threat or Blessing? Acad Psychiatry. 2023;47(6):587-588. https://doi.org/10.1007/s40596-023-01874-7

  1. Paulus MP, Huys QJ, Maia TV. A Roadmap for the Development of Applied Computational Psychiatry. Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging. 2016;1(5):386-392. https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2016.05.001

  1. Pham KT, Nabizadeh A, Selek S. Artificial Intelligence and Chatbots in Psychiatry. Psychiatr Q. 2022;93(1):249-253. https://doi.org/10.1007/s11126-022-09973-8

  1. Pise AA, Alqahtani MA, Verma P, Purushothama K, Karras DA, Prathibha S, Halifa A. Methods for Facial Expression Recognition with Applications in Challenging Situations. Comput Intell Neurosci. 2022;2022:9261438. https://doi.org/10.1155/2022/9261438

  1. Quaak M, van de Mortel L, Thomas RM, van Wingen G. Deep learning applications for the classification of psychiatric disorders using neuroimaging data: Systematic review and meta-analysis. Neuroimage Clin. 2021;30:102584. https://doi.org/10.1016/j.nicl.2021.102584

  1. Rakhimberdina Z, Jodelet Q, Liu X, Murata T. Natural Image Reconstruction From fMRI Using Deep Learning: A Survey. Front Neurosci. 2021;15:795488. https://doi.org/10.3389/fnins.2021.795488

  1. Ramesh N, Ghodsi Y, Bolhasani H. A Survey on the Role of Artificial Intelligence in the Prediction and Diagnosis of Schizophrenia. 2023. arXiv:2305.14370 [q-bio.NC]. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.14370

  1. Ray A, Bhardwaj A, Malik YK, Singh S, Gupta R. Artificial intelligence and Psychiatry: An overview. Asian J Psychiatr. 2022;70:103021. https://doi.org/10.1016/j.ajp.2022.103021

  1. Rocheteau E. On the role of artificial intelligence in psychiatry. Br J Psychiatry. 2023;222(2):54-57. https://doi.org/10.1192/bjp.2022.132

  1. Rogan J, Bucci S, Firth J. Health Care Professionals' Views on the Use of Passive Sensing, AI, and Machine Learning in Mental Health Care: Systematic Review With Meta-Synthesis. JMIR Ment Health. 2024;11:e49577. https://doi.org/10.2196/49577

  1. Sahoo JP, Narayan BN, Santi NS. The Future of Psychiatry with Artificial Intelligence: Can the Man-Machine Duo Redefine the Tenets? Consort Psychiatr. 2023;4(3):72-76. https://doi.org/10.17816/CP13626

  1. Schnell K, Stein M. Diagnostik und Therapie rund um die Uhr? Künstliche Intelligenz als Herausforderung und Chance für Psychiatrie und Psychotherapie [Diagnostics and Therapy 24/7? Artificial Intelligence as a Challenge and Opportunity in Psychiatry and Psychotherapy]. Psychiatr Prax. 2021;48(S 01):S5-S10. (In German). https://doi.org/10.1055/a-1364-5565

  1. Servan-Schreiber D. Artificial intelligence and psychiatry. J Nerv Ment Dis. 1986;174(4):191-202. https://doi.org/10.1097/00005053-198604000-00001

  1. Shen G, Dwivedi K, Majima K, Horikawa T, Kamitani Y. End-to-End Deep Image Reconstruction From Human Brain Activity. Front Comput Neurosci. 2019;13:21. https://doi.org/10.3389/fncom.2019.00021

  1. Shen G, Horikawa T, Majima K, Kamitani Y. Deep image reconstruction from human brain activity. PLoS Comput Biol. 2019;15(1):e1006633. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006633

  1. Shravana Kumar C. Artificial Intelligence in Forensic Science. Forensic Sci Add Res. 2018;2(5):182. https://doi.org/10.31031/FSAR.2018.03.000554

  1. Squires M, Tao X, Elangovan S, Gururajan R, Zhou X, Acharya UR, Li Y. Deep learning and machine learning in psychiatry: a survey of current progress in depression detection, diagnosis and treatment. Brain Inform. 2023;10(1):10. https://doi.org/10.1186/s40708-023-00188-6

  1. Starke G, Poppe C. Karl Jaspers and artificial neural nets: on the relation of explaining and understanding artificial intelligence in medicine. Ethics Inf Technol. 2022;24:26. https://doi.org/10.1007/s10676-022-09650-1

  1. Tai AMY, Albuquerque A, Carmona NE, Subramanieapillai M, Cha DS, Sheko M, Lee Y, Mansur R, McIntyre RS. Machine learning and big data: Implications for disease modeling and therapeutic discovery in psychiatry. Artif Intell Med. 2019;99:101704. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2019.101704

  1. Tandon N, Tandon R. Machine learning in psychiatry- standards and guidelines. Asian J Psychiatr. 2019;44:A1-A4. https://doi.org/10.1016/j.ajp.2019.09.009

  1. Taran S, Bajaj V. Emotion recognition from single-channel EEG signals using a two-stage correlation and instantaneous frequency-based filtering method. Comput Methods Programs Biomed. 2019;173:157-165. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.03.015

  1. Tejavibulya L, Rolison M, Gao S, Liang Q, Peterson H, Dadashkarimi J, Farruggia MC, Hahn CA, Noble S, Lichenstein SD, Pollatou A, Dufford AJ, Scheinost D. Predicting the future of neuroimaging predictive models in mental health. Mol Psychiatry. 2022;27(8):3129-3137. https://doi.org/10.1038/s41380-022-01635-2

  1. Till AC, Briganti G. AI in Child Psychiatry: Exploring Future Tools for the Detection and Management of Mental Disorders in Children and Adolescents. Psychiatr Danub. 2023;35(Suppl 2):20-25.

  1. Tornero-Costa R, Martinez-Millana A, Azzopardi-Muscat N, Lazeri L, Traver V, Novillo-Ortiz D. Methodological and Quality Flaws in the Use of Artificial Intelligence in Mental Health Research: Systematic Review. JMIR Ment Health. 2023;10:e42045. https://doi.org/10.2196/42045

  1. Vazquez-Rodriguez J, Lefebvre G, Cumin J, Crowley JL. Transformer-Based Self-Supervised Learning for Emotion Recognition. arXiv:2204.05103v2 [q-bio.NC]. 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.05103

  1. Verma S, Goel T, Tanveer M, Ding W, Sharma R, Raman M. Machine learning techniques for the Schizophrenia diagnosis: a comprehensive review and future research directions. J Ambient Intell Human Comput. 2023;14:4795-4807. https://doi.org/10.1007/s12652-023-04536-6

  1. Wang L, Hao J, Zhou TH. ECG Multi-Emotion Recognition Based on Heart Rate Variability Signal Features Mining. Sensors (Basel). 2023;23(20):8636. https://doi.org/10.3390/s23208636

  1. Washington P, Kalantarian H, Kent J, Husic A, Kline A, Leblanc E, Hou C, Mutlu C, Dunlap K, Penev Y, Stockham N, Chrisman B, Paskov K, Jung JY, Voss C, Haber N, Wall DP. Training Affective Computer Vision Models by Crowdsourcing Soft-Target Labels. Cognit Comput. 2021;13(5):1363-1373. https://doi.org/10.1007/s12559-021-09936-4

  1. Watts D, de Azevedo Cardoso T, Librenza-Garcia D, Ballester P, Passos IC, Kessler FHP, Reilly J, Chaimowitz G, Kapczinski F. Predicting criminal and violent outcomes in psychiatry: a meta-analysis of diagnostic accuracy. Transl Psychiatry. 2022;12(1):470. https://doi.org/10.1038/s41398-022-02214-3

  1. Watts D, Pulice RF, Reilly J, Brunoni AR, Kapczinski F, Passos IC. Predicting treatment response using EEG in major depressive disorder: A machine-learning meta-analysis. Transl Psychiatry. 2022;12(1):332. https://doi.org/10.1038/s41398-022-02064-z

  1. Wiese W, Friston KJ. AI ethics in computational psychiatry: From the neuroscience of consciousness to the ethics of consciousness. Behav Brain Res. 2022;420:113704. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2021.113704

  1. Wiese W. Von der KI-Ethik zur Bewusstseinsethik: Ethische Aspekte der Computational Psychiatry [From the Ethics of AI to the Ethics of Consciousness: Ethical Aspects of Computational Psychiatry]. Psychiatr Prax. 2021;48(S 01):S21-S25. (In German). https://doi.org/10.1055/a-1369-2824

  1. Wilhelmy S, Giupponi G, Groß D, Eisendle K, Conca A. A shift in psychiatry through AI? Ethical challenges. Ann Gen Psychiatry. 2023;22(1):43. https://doi.org/10.1186/s12991-023-00476-9

  1. Winter NR, Hahn T. Big Data‚ KI und Maschinenlernen auf dem Weg zur Precision-Psychiatry – wie verändern sie den therapeutischen Alltag? [Big Data, AI and Machine Learning for Precision Psychiatry: How are they changing the clinical practice?]. Fortschr Neurol Psychiatr. 2020;88(12):786-793. (In German). https://doi.org/10.1055/a-1234-6247

  1. Xia Y, Liu Y. EEG-Based Emotion Recognition with Consideration of Individual Difference. Sensors (Basel). 2023;23(18):7749. https://doi.org/10.3390/s23187749

  1. Xiefeng C, Wang Y, Dai S, Zhao P, Liu Q. Heart sound signals can be used for emotion recognition. Sci Rep. 2019;9(1):6486. https://doi.org/10.1038/s41598-019-42826-2

  1. Yang J, Lei D, Qin K, Pinaya WHL, Suo X, Li W, Li L, Kemp GJ, Gong Q. Using deep learning to classify pediatric posttraumatic stress disorder at the individual level. BMC Psychiatry. 2021;21(1):535. https://doi.org/10.1186/s12888-021-03503-9

  1. Yasin S, Hussain SA, Aslan S, Raza I, Muzammel M, Othmani A. EEG based Major Depressive disorder and Bipolar disorder detection using Neural Networks: A review. Comput Methods Programs Biomed. 2021;202:106007. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106007

  1. Yuvaraj R, Thagavel P, Thomas J, Fogarty J, Ali F. Comprehensive Analysis of Feature Extraction Methods for Emotion Recognition from Multichannel EEG Recordings. Sensors (Basel). 2023;23(2):915. https://doi.org/10.3390/s23020915

  1. Zador A, Escola S, Richards B, et al. Catalyzing next-generation Artificial Intelligence through NeuroAI. Nat Commun. 2023;14(1):1597. https://doi.org/10.1038/s41467-023-37180-x

  1. Zhang B, Zhu J, Su H. Toward the third generation artificial intelligence. Sci China Inf Sci. 2023;66(2):121101. https://doi.org/10.1007/s11432-021-3449-x

  1. Zhang M, Scandiffio J, Younus S, Jeyakumar T, Karsan I, Charow R, Salhia M, Wiljer D. The Adoption of AI in Mental Health Care-Perspectives From Mental Health Professionals: Qualitative Descriptive Study. JMIR Form Res. 2023;7:e47847. https://doi.org/10.2196/47847

  1. Zhang Y, Ji X, Zhang S. An approach to EEG-based emotion recognition using combined feature extraction method. Neurosci Lett. 2016;633:152-157. https://doi.org/10.1016/j.neulet.2016.09.037

  1. Zong J, Xiong X, Zhou J, Ji Y, Zhou D, Zhang Q. FCAN-XGBoost: A Novel Hybrid Model for EEG Emotion Recognition. Sensors (Basel). 2023;23(12):5680. https://doi.org/10.3390/s23125680

Источник

Теги

Категория

Новости

Дата

  • 07.09.23 16:24 CherryTeam

    Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra labai naudingas įrankis įmonėms, kai reikia efektyviai valdyti ir skaičiuoti darbuotojų atlyginimus. Ši programinė įranga, turinti išsamias funkcijas ir patogią naudotojo sąsają, suteikia daug privalumų, kurie padeda supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus ir pagerinti finansų valdymą. Štai keletas pagrindinių priežasčių, kodėl Cherry Team atlyginimų skaičiavimo programa yra naudinga įmonėms: Automatizuoti ir tikslūs skaičiavimai: Atlyginimų skaičiavimai rankiniu būdu gali būti klaidingi ir reikalauti daug laiko. Programinė įranga Cherry Team automatizuoja visą atlyginimų skaičiavimo procesą, todėl nebereikia atlikti skaičiavimų rankiniu būdu ir sumažėja klaidų rizika. Tiksliai apskaičiuodama atlyginimus, įskaitant tokius veiksnius, kaip pagrindinis atlyginimas, viršvalandžiai, premijos, išskaitos ir mokesčiai, programa užtikrina tikslius ir be klaidų darbo užmokesčio skaičiavimo rezultatus. Sutaupoma laiko ir išlaidų: Darbo užmokesčio valdymas gali būti daug darbo jėgos reikalaujanti užduotis, reikalaujanti daug laiko ir išteklių. Programa Cherry Team supaprastina ir pagreitina darbo užmokesčio skaičiavimo procesą, nes automatizuoja skaičiavimus, generuoja darbo užmokesčio žiniaraščius ir tvarko išskaičiuojamus mokesčius. Šis automatizavimas padeda įmonėms sutaupyti daug laiko ir pastangų, todėl žmogiškųjų išteklių ir finansų komandos gali sutelkti dėmesį į strategiškai svarbesnę veiklą. Be to, racionalizuodamos darbo užmokesčio operacijas, įmonės gali sumažinti administracines išlaidas, susijusias su rankiniu darbo užmokesčio tvarkymu. Mokesčių ir darbo teisės aktų laikymasis: Įmonėms labai svarbu laikytis mokesčių ir darbo teisės aktų, kad išvengtų baudų ir teisinių problemų. Programinė įranga Cherry Team seka besikeičiančius mokesčių įstatymus ir darbo reglamentus, užtikrindama tikslius skaičiavimus ir teisinių reikalavimų laikymąsi. Programa gali dirbti su sudėtingais mokesčių scenarijais, pavyzdžiui, keliomis mokesčių grupėmis ir įvairių rūšių atskaitymais, todėl užtikrina atitiktį reikalavimams ir kartu sumažina klaidų riziką. Ataskaitų rengimas ir analizė: Programa Cherry Team siūlo patikimas ataskaitų teikimo ir analizės galimybes, suteikiančias įmonėms vertingų įžvalgų apie darbo užmokesčio duomenis. Ji gali generuoti ataskaitas apie įvairius aspektus, pavyzdžiui, darbo užmokesčio paskirstymą, išskaičiuojamus mokesčius ir darbo sąnaudas. Šios ataskaitos leidžia įmonėms analizuoti darbo užmokesčio tendencijas, nustatyti tobulintinas sritis ir priimti pagrįstus finansinius sprendimus. Pasinaudodamos duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, įmonės gali optimizuoti savo darbo užmokesčio strategijas ir veiksmingai kontroliuoti išlaidas. Integracija su kitomis sistemomis: Cherry Team programinė įranga dažnai sklandžiai integruojama su kitomis personalo ir apskaitos sistemomis. Tokia integracija leidžia automatiškai perkelti atitinkamus duomenis, pavyzdžiui, informaciją apie darbuotojus ir finansinius įrašus, todėl nebereikia dubliuoti duomenų. Supaprastintas duomenų srautas tarp sistemų padidina bendrą efektyvumą ir sumažina duomenų klaidų ar neatitikimų riziką. Cherry Team atlyginimų apskaičiavimo programa įmonėms teikia didelę naudą - automatiniai ir tikslūs skaičiavimai, laiko ir sąnaudų taupymas, atitiktis mokesčių ir darbo teisės aktų reikalavimams, ataskaitų teikimo ir analizės galimybės bei integracija su kitomis sistemomis. Naudodamos šią programinę įrangą įmonės gali supaprastinti darbo užmokesčio skaičiavimo procesus, užtikrinti tikslumą ir atitiktį reikalavimams, padidinti darbuotojų pasitenkinimą ir gauti vertingų įžvalgų apie savo finansinius duomenis. Programa Cherry Team pasirodo esanti nepakeičiamas įrankis įmonėms, siekiančioms efektyviai ir veiksmingai valdyti darbo užmokestį. https://cherryteam.lt/lt/

  • 08.10.23 01:30 davec8080

    The "Shibarium for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH. The Plot Thickens. Someone posted the actual transactions!!!! https://bscscan.com/tx/0xa846ea0367c89c3f0bbfcc221cceea4c90d8f56ead2eb479d4cee41c75e02c97 It seems the article is true!!!! And it's also FUD. Let me explain. Check this link: https://bscscan.com/token/0x5a752c9fe3520522ea88f37a41c3ddd97c022c2f So there really is a "Shibarium" token. And somebody did a rug pull with it. CONFIRMED. But the "Shibarium" token for this confirmed rug pull is a BEP-20 project not related at all to Shibarium, SHIB, BONE or LEASH.

  • 24.06.24 04:31 tashandiarisha

    Web-site. https://trustgeekshackexpert.com/ Tele-Gram, trustgeekshackexpert During the pandemic, I ventured into the world of cryptocurrency trading. My father loaned me $10,000, which I used to purchase my first bitcoins. With diligent research and some luck, I managed to grow my investment to over $350,000 in just a couple of years. I was thrilled with my success, but my excitement was short-lived when I decided to switch brokers and inadvertently fell victim to a phishing attack. While creating a new account, I received what seemed like a legitimate email requesting verification. Without second-guessing, I provided my information, only to realize later that I had lost access to my email and cryptocurrency wallets. Panic set in as I watched my hard-earned assets disappear before my eyes. Desperate to recover my funds, I scoured the internet for solutions. That's when I stumbled upon the Trust Geeks Hack Expert on the Internet. The service claimed to specialize in recovering lost crypto assets, and I decided to take a chance. Upon contacting them, the team swung into action immediately. They guided me through the entire recovery process with professionalism and efficiency. The advantages of using the Trust Geeks Hack Expert Tool became apparent from the start. Their team was knowledgeable and empathetic, understanding the urgency and stress of my situation. They employed advanced security measures to ensure my information was handled safely and securely. One of the key benefits of the Trust Geeks Hack Expert Tool was its user-friendly interface, which made a complex process much more manageable for someone like me, who isn't particularly tech-savvy. They also offered 24/7 support, so I never felt alone during recovery. Their transparent communication and regular updates kept me informed and reassured throughout. The Trust Geeks Hack Expert Tool is the best solution for anyone facing similar issues. Their swift response, expertise, and customer-centric approach set them apart from other recovery services. Thanks to their efforts, I regained access to my accounts and my substantial crypto assets. The experience taught me a valuable lesson about online security and showed me the incredible potential of the Trust Geeks Hack Expert Tool. Email:: trustgeekshackexpert{@}fastservice{.}com WhatsApp  + 1.7.1.9.4.9.2.2.6.9.3

  • 26.06.24 18:46 Jacobethannn098

    LEGAL RECOUP FOR CRYPTO THEFT BY ADRIAN LAMO HACKER

  • 26.06.24 18:46 Jacobethannn098

    Reach Out To Adrian Lamo Hacker via email: [email protected] / WhatsApp: ‪+1 (909) 739‑0269‬ Adrian Lamo Hacker is a formidable force in the realm of cybersecurity, offering a comprehensive suite of services designed to protect individuals and organizations from the pervasive threat of digital scams and fraud. With an impressive track record of recovering over $950 million, including substantial sums from high-profile scams such as a $600 million fake investment platform and a $1.5 million romance scam, Adrian Lamo Hacker has established itself as a leader in the field. One of the key strengths of Adrian Lamo Hacker lies in its unparalleled expertise in scam detection. The company leverages cutting-edge methodologies to defend against a wide range of digital threats, including phishing emails, fraudulent websites, and deceitful schemes. This proactive approach to identifying and neutralizing potential scams is crucial in an increasingly complex and interconnected digital landscape. Adrian Lamo Hacker's tailored risk assessments serve as a powerful tool for fortifying cybersecurity. By identifying vulnerabilities and potential points of exploitation, the company empowers its clients to take proactive measures to strengthen their digital defenses. This personalized approach to risk assessment ensures that each client receives targeted and effective protection against cyber threats. In the event of a security incident, Adrian Lamo Hacker's rapid incident response capabilities come into play. The company's vigilant monitoring and swift mitigation strategies ensure that any potential breaches or scams are addressed in real-time, minimizing the impact on its clients' digital assets and reputation. This proactive stance towards incident response is essential in an era where cyber threats can materialize with alarming speed and sophistication. In addition to its robust defense and incident response capabilities, Adrian Lamo Hacker is committed to empowering its clients to recognize and thwart common scam tactics. By fostering enlightenment in the digital realm, the company goes beyond simply safeguarding its clients; it equips them with the knowledge and awareness needed to navigate the digital landscape with confidence and resilience. Adrian Lamo Hacker services extend to genuine hacking, offering an additional layer of protection for its clients. This may include ethical hacking or penetration testing, which can help identify and address security vulnerabilities before malicious actors have the chance to exploit them. By offering genuine hacking services, Adrian Lamo Hacker demonstrates its commitment to providing holistic cybersecurity solutions that address both defensive and offensive aspects of digital protection. Adrian Lamo Hacker stands out as a premier provider of cybersecurity services, offering unparalleled expertise in scam detection, rapid incident response, tailored risk assessments, and genuine hacking capabilities. With a proven track record of recovering significant sums from various scams, the company has earned a reputation for excellence in combating digital fraud. Through its proactive and empowering approach, Adrian Lamo Hacker is a true ally for individuals and organizations seeking to navigate the digital realm with confidence.

  • 04.07.24 04:49 ZionNaomi

    For over twenty years, I've dedicated myself to the dynamic world of marketing, constantly seeking innovative strategies to elevate brand visibility in an ever-evolving landscape. So when the meteoric rise of Bitcoin captured my attention as a potential avenue for investment diversification, I seized the opportunity, allocating $20,000 to the digital currency. Witnessing my investment burgeon to an impressive $70,000 over time instilled in me a sense of financial promise and stability.However, amidst the euphoria of financial growth, a sudden and unforeseen oversight brought me crashing back to reality during a critical business trip—I had misplaced my hardware wallet. The realization that I had lost access to the cornerstone of my financial security struck me with profound dismay. Desperate for a solution, I turned to the expertise of Daniel Meuli Web Recovery.Their response was swift . With meticulous precision, they embarked on the intricate process of retracing the elusive path of my lost funds. Through their unwavering dedication, they managed to recover a substantial portion of my investment, offering a glimmer of hope amidst the shadows of uncertainty. The support provided by Daniel Meuli Web Recovery extended beyond mere financial restitution. Recognizing the imperative of fortifying against future vulnerabilities, they generously shared invaluable insights on securing digital assets. Their guidance encompassed crucial aspects such as implementing hardware wallet backups and fortifying security protocols, equipping me with recovered funds and newfound knowledge to navigate the digital landscape securely.In retrospect, this experience served as a poignant reminder of the critical importance of diligence and preparedness in safeguarding one's assets. Thanks to the expertise and unwavering support extended by Daniel Meuli Web Recovery, I emerged from the ordeal with renewed resilience and vigilance. Empowered by their guidance and fortified by enhanced security measures, I now approach the future with unwavering confidence.The heights of financial promise to the depths of loss and back again has been a humbling one, underscoring the volatility and unpredictability inherent in the digital realm. Yet, through adversity, I have emerged stronger, armed with a newfound appreciation for the importance of diligence, preparedness, and the invaluable support of experts like Daniel Meuli Web Recovery.As I persist in traversing the digital landscape, I do so with a judicious blend of vigilance and fortitude, cognizant that with adequate safeguards and the backing of reliable confidants, I possess the fortitude to withstand any adversity that may arise. For this, I remain eternally appreciative. Email Danielmeuliweberecovery @ email . c om WhatsApp + 393 512 013 528

  • 13.07.24 21:13 michaelharrell825

    In 2020, amidst the economic fallout of the pandemic, I found myself unexpectedly unemployed and turned to Forex trading in hopes of stabilizing my finances. Like many, I was drawn in by the promise of quick returns offered by various Forex robots, signals, and trading advisers. However, most of these products turned out to be disappointing, with claims that were far from reality. Looking back, I realize I should have been more cautious, but the allure of financial security clouded my judgment during those uncertain times. Amidst these disappointments, Profit Forex emerged as a standout. Not only did they provide reliable service, but they also delivered tangible results—a rarity in an industry often plagued by exaggerated claims. The positive reviews from other users validated my own experience, highlighting their commitment to delivering genuine outcomes and emphasizing sound financial practices. My journey with Profit Forex led to a net profit of $11,500, a significant achievement given the challenges I faced. However, my optimism was short-lived when I encountered obstacles trying to withdraw funds from my trading account. Despite repeated attempts, I found myself unable to access my money, leaving me frustrated and uncertain about my financial future. Fortunately, my fortunes changed when I discovered PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY. Their reputation for recovering funds from fraudulent schemes gave me hope in reclaiming what was rightfully mine. With a mixture of desperation and cautious optimism, I reached out to them for assistance. PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY impressed me from the start with their professionalism and deep understanding of financial disputes. They took a methodical approach, using advanced techniques to track down the scammers responsible for withholding my funds. Throughout the process, their communication was clear and reassuring, providing much-needed support during a stressful period. Thanks to PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY's expertise and unwavering dedication, I finally achieved a resolution to my ordeal. They successfully traced and retrieved my funds, restoring a sense of justice and relief. Their intervention not only recovered my money but also renewed my faith in ethical financial services. Reflecting on my experience, I've learned invaluable lessons about the importance of due diligence and discernment in navigating the Forex market. While setbacks are inevitable, partnering with reputable recovery specialists like PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY can make a profound difference. Their integrity and effectiveness have left an indelible mark on me, guiding my future decisions and reinforcing the value of trustworthy partnerships in achieving financial goals. I wholeheartedly recommend PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY to anyone grappling with financial fraud or disputes. Their expertise and commitment to client satisfaction are unparalleled, offering a beacon of hope in challenging times. Thank you, PRO WIZARD GIlBERT RECOVERY, for your invaluable assistance in reclaiming what was rightfully mine. Your service not only recovered my funds but also restored my confidence in navigating the complexities of financial markets with greater caution and awareness. Email: prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com Homepage: https://prowizardgilbertrecovery.xyz WhatsApp: +1 (516) 347‑9592

  • 17.07.24 02:26 thompsonrickey

    In the vast and often treacherous realm of online investments, I was entangled in a web of deceit that cost me nearly  $45,000. It all started innocuously enough with an enticing Instagram profile promising lucrative returns through cryptocurrency investment. Initially, everything seemed promising—communications were smooth, and assurances were plentiful. However, as time passed, my optimism turned to suspicion. Withdrawal requests were met with delays and excuses. The once-responsive "investor" vanished into thin air, leaving me stranded with dwindling hopes and a sinking feeling in my gut. It became painfully clear that I had been duped by a sophisticated scheme designed to exploit trust and naivety. Desperate to recover my funds, I turned to online forums where I discovered numerous testimonials advocating for Muyern Trust Hacker. With nothing to lose, I contacted them, recounting my ordeal with a mixture of skepticism and hope. Their swift response and professional demeanor immediately reassured me that I had found a lifeline amidst the chaos. Muyern Trust Hacker wasted no time in taking action. They meticulously gathered evidence, navigated legal complexities, and deployed their expertise to expedite recovery. In what felt like a whirlwind of activity, although the passage of time was a blur amidst my anxiety, they achieved the seemingly impossible—my stolen funds were returned. The relief I felt was overwhelming. Muyern Trust Hacker not only restored my financial losses but also restored my faith in justice. Their commitment to integrity and their relentless pursuit of resolution were nothing short of remarkable. They proved themselves as recovery specialists and guardians against digital fraud, offering hope to victims like me who had been ensnared by deception. My gratitude knows no bounds for Muyern Trust Hacker. Reach them at muyerntrusted @ m a i l - m e . c o m AND Tele gram @ muyerntrusthackertech

  • 18.07.24 20:13 austinagastya

    I Testify For iBolt Cyber Hacker Alone - For Crypto Recovery Service I highly suggest iBolt Cyber Hacker to anyone in need of bitcoin recovery services. They successfully recovered my bitcoin from a fake trading scam with speed and efficiency. This crew is trustworthy, They kept me updated throughout the procedure. I thought my bitcoin was gone, I am so grateful for their help, If you find yourself in a similar circumstance, do not hesitate to reach out to iBolt Cyber Hacker for assistance. Thank you, iBOLT, for your amazing customer service! Please be cautious and contact them directly through their website. Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /

  • 27.08.24 12:50 James889900

    All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone

  • 27.08.24 13:06 James889900

    All you need is to hire an expert to help you accomplish that. If there’s any need to spy on your partner’s phone. From my experience I lacked evidence to confront my husband on my suspicion on his infidelity, until I came across ETHICALAHCKERS which many commend him of assisting them in their spying mission. So I contacted him and he provided me with access into his phone to view all text messages, call logs, WhatsApp messages and even her location. This evidence helped me move him off my life . I recommend you consult ETHICALHACKERS009 @ gmail.com OR CALL/TEXT ‪+1(716) 318-5536 or whatsapp +14106350697 if you need access to your partner’s phone

  • 02.09.24 20:24 [email protected]

    If You Need Hacker To Recover Your Bitcoin Contact Paradox Recovery Wizard Paradox Recovery Wizard successfully recovered $123,000 worth of Bitcoin for my husband, which he had lost due to a security breach. The process was efficient and secure, with their expert team guiding us through each step. They were able to trace and retrieve the lost cryptocurrency, restoring our peace of mind and financial stability. Their professionalism and expertise were instrumental in recovering our assets, and we are incredibly grateful for their service. Email: support@ paradoxrecoverywizard.com Email: paradox_recovery @cyberservices.com Wep: https://paradoxrecoverywizard.com/ WhatsApp: +39 351 222 3051.

  • 06.09.24 01:35 Celinagarcia

    HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you ​​​​​​have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.

  • 06.09.24 01:44 Celinagarcia

    HOW TO RECOVER MONEY LOST IN BITCOIN/USDT TRADING OR TO CRYPTO INVESTMENT !! Hi all, friends and families. I am writing From Alberton Canada. Last year I tried to invest in cryptocurrency trading in 2023, but lost a significant amount of money to scammers. I was cheated of my money, but thank God, I was referred to Hack Recovery Wizard they are among the best bitcoin recovery specialists on the planet. they helped me get every penny I lost to the scammers back to me with their forensic techniques. and I would like to take this opportunity to advise everyone to avoid making cryptocurrency investments online. If you ​​​​​​have already lost money on forex, cryptocurrency or Ponzi schemes, please contact [email protected] or WhatsApp: +1 (757) 237–1724 at once they can help you get back the crypto you lost to scammers. BEST WISHES. Celina Garcia.

  • 16.09.24 00:10 marcusaustin

    Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /

  • 16.09.24 00:11 marcusaustin

    Bitcoin Recovery Services: Restoring Lost Cryptocurrency If you've lost access to your cryptocurrency and unable to make a withdrawal, I highly recommend iBolt Cyber Hacker Bitcoin Recovery Services. Their team is skilled, professional, and efficient in recovering lost Bitcoin. They provide clear communication, maintain high security standards, and work quickly to resolve issues. Facing the stress of lost cryptocurrency, iBolt Cyber Hacker is a trusted service that will help you regain access to your funds securely and reliably. Highly recommended! Email: S u p p o r t @ ibolt cyber hack . com Cont/Whtp + 3. .9 .3. .5..0. .9. 2. 9. .0 .3. 1 .8. Website: h t t p s : / / ibolt cyber hack . com /

  • 23.09.24 18:56 matthewshimself

    At first, I was admittedly skeptical about Worldcoin (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/this-is-worldcoin-video-explainer-series), particularly around the use of biometric data and the WLD token as a reward mechanism for it. However, after following the project closer, I’ve come to appreciate the broader vision and see the value in the underlying tech behind it. The concept of Proof of Personhood (ref: https://worldcoin.org/blog/worldcoin/proof-of-personhood-what-it-is-why-its-needed) has definitely caught my attention, and does seem like a crucial step towards tackling growing issues like bots, deepfakes, and identity fraud. Sam Altman’s vision is nothing short of ambitious, but I do think he & Alex Blania have the chops to realize it as mainstay in the global economy.

  • 01.10.24 14:54 Sinewclaudia

    I lost about $876k few months ago trading on a fake binary option investment websites. I didn't knew they were fake until I tried to withdraw. Immediately, I realized these guys were fake. I contacted Sinew Claudia world recovery, my friend who has such experience before and was able to recover them, recommended me to contact them. I'm a living testimony of a successful recovery now. You can contact the legitimate recovery company below for help and assistance. [email protected] [email protected] WhatsApp: 6262645164

  • 02.10.24 22:27 Emily Hunter

    Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.

  • 18.10.24 09:34 freidatollerud

    The growth of WIN44 in Brazil is very interesting! If you're looking for more options for online betting and casino games, I recommend checking out Casinos in Brazil. It's a reliable platform that offers a wide variety of games and provides a safe and enjoyable experience for users. It's worth checking out! https://win44.vip

  • 31.10.24 00:13 ytre89

    Can those who have fallen victim to fraud get their money back? Yes, you might be able to get back what was taken from you if you fell prey to a fraud from an unregulated investing platform or any other scam, but only if you report it to the relevant authorities. With the right plan and supporting documentation, you can get back what you've lost. Most likely, the individuals in control of these unregulated platforms would attempt to convince you that what happened to your money was a sad accident when, in fact, it was a highly skilled heist. You should be aware that there are resources out there to help you if you or someone you know has experienced one of these circumstances. Do a search using (deftrecoup (.) c o m). Do not let the perpetrators of this hoaxes get away with ruining you mentally and financially.

  • 02.11.24 14:44 diannamendoza732

    In the world of Bitcoin recovery, Pro Wizard Gilbert truly represents the gold standard. My experience with Gilbert revealed just how exceptional his methods are and why he stands out as the premier authority in this critical field. When I first encountered the complexities of Bitcoin recovery, I was daunted by the technical challenges and potential risks. Gilbert’s approach immediately distinguished itself through its precision and effectiveness. His methods are meticulously designed, combining cutting-edge techniques with an in-depth understanding of the Bitcoin ecosystem. He tackled the recovery process with a level of expertise and thoroughness that was both impressive and reassuring. What sets Gilbert’s methods apart is not just their technical sophistication but also their strategic depth. He conducts a comprehensive analysis of each case, tailoring his approach to address the unique aspects of the situation. This personalized strategy ensures that every recovery effort is optimized for success. Gilbert’s transparent communication throughout the process was invaluable, providing clarity and confidence during each stage of the recovery. The results I achieved with Pro Wizard Gilbert’s methods were remarkable. His gold standard approach not only recovered my Bitcoin but did so with an efficiency and reliability that exceeded my expectations. His deep knowledge, innovative techniques, and unwavering commitment make him the definitive expert in Bitcoin recovery. For anyone seeking a benchmark in Bitcoin recovery solutions, Pro Wizard Gilbert’s methods are the epitome of excellence. His ability to blend technical prowess with strategic insight truly sets him apart in the industry. Call: for help. You may get in touch with them at ; Email: (prowizardgilbertrecovery(@)engineer.com) Telegram ; https://t.me/Pro_Wizard_Gilbert_Recovery Homepage ; https://prowizardgilbertrecovery.info

  • 12.11.24 00:50 TERESA

    Brigadia Tech Remikeable recovery has exhibited unparalleled strength in the realm of recovery. They stand out as the premier team to collaborate with if you encounter withdrawal difficulties from the platform where you’ve invested. Recently, I engaged with them to recover over a million dollars trapped in an investment platform I’d been involved with for months. I furnished their team with every detail of the investment, including accounts, names, and wallet addresses to which I sent the funds. This decision proved to be the best I’ve made, especially after realizing the company had scammed me. Brigadia Tech Remikeable recovery ensures exemplary service delivery and ensures the perpetrators face justice. They employ advanced techniques to ensure you regain access to your funds. Understandably, many individuals who have fallen victim to investment scams may still regret engaging in online services again due to the trauma of being scammed. However, I implore you to take action. Seek assistance from Brigadia Tech Remikeable Recovery Experts today and witness their remarkable capabilities. I am grateful that I resisted their enticements, and despite the time it took me to discover brigadia tech recovery, they ultimately fulfilled my primary objective. Without Brigadia Tech Recovery's intervention, I would have remained despondent and perplexed indefinitely. Also if you are looking for the best and safest investment company you can contact them, for wallet recovery, difficult withdrawal, etc. I am so happy to keep getting my daily BTC, all I do is keep 0.1 BTC in my mining wallet with the help of Brigadia Tech. They connected me to his mining stream and I earn 0.4 btc per day with this, my daily profit. I can get myself a new house and car. I can’t believe I have thousands of dollars in my bank account. Now you can get in. ([email protected]) Telegram +1 (323)-9 1 0 -1 6 0 5

  • 17.11.24 09:31 Vivianlocke223

    Have You Fallen Victim to Cryptocurrency Fraud? If your Bitcoin or other cryptocurrencies were stolen due to scams or fraudulent activities, Free Crypto Recovery Fixed is here to help you recover what’s rightfully yours. As a leading recovery service, we specialize in restoring lost cryptocurrency and assisting victims of fraud — no matter how long ago the incident occurred. Our experienced team leverages cutting-edge tools and expertise to trace and recover stolen assets, ensuring swift and secure results. Don’t let scammers jeopardize your financial security. With Free Crypto Recovery Fixed, you’re putting your trust in a reliable and dedicated team that prioritizes recovering your assets and ensuring their future protection. Take the First Step Toward Recovery Today! 📞 Text/Call: +1 407 212 7493 ✉️ Email: [email protected] 🌐 Website: https://freecryptorecovery.net Let us help you regain control of your financial future — swiftly and securely.

  • 19.11.24 03:06 [email protected]

    My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert

  • 19.11.24 03:07 [email protected]

    My entire existence fell apart when a malevolent hacker recently gained access to my online accounts. I felt violated and extremely uneasy after discovering that the digital platforms I depended on for communication, employment, and finances had been compromised. Regaining control and restoring my digital security was an overwhelming task in the immediate aftermath. To help me navigate the difficult process of recovering my accounts and getting my peace of mind back, TRUST GEEKS HACK EXPERT came into my life as a ray of hope. They immediately put their highly skilled professionals to work, thoroughly examining the vulnerability and methodically preventing unwanted access. They guided me through each stage soothingly, explaining what was occurring and why, so I never felt lost or alone. They communicated with service providers to restore my legitimate access while skillfully navigating the complex labyrinth of account recovery procedures. My digital footprint was cleaned and strengthened against future attacks thanks to their equally amazing ability to remove any remaining evidence of the hacker's presence. However, TRUST GEEKS HACK EXPERT actual worth went beyond its technical aspects. They offered constant emotional support during the ordeal, understanding my fragility and sense of violation. My tense nerves were calmed by their comforting presence and kind comments, which served as a reminder that I wasn't alone in this struggle. With their help, I was able to reestablish my sense of security and control, which enabled me to return my attention to the significant areas of my life that had been upended. Ultimately, TRUST GEEKS HACK EXPERT all-encompassing strategy not only recovered my online accounts but also my general peace of mind, which is a priceless result for which I am incredibly appreciative of their knowledge and kindness. Make the approach and send a message to TRUST GEEKS HACK EXPERT Via Web site <> www://trustgeekshackexpert.com/-- E>mail: Trustgeekshackexpert(At)fastservice..com -- TeleGram,<> Trustgeekshackexpert

  • 21.11.24 04:14 ronaldandre617

    Being a parent is great until your toddler figures out how to use your devices. One afternoon, I left my phone unattended for just a few minutes rookie mistake of the century. I thought I’d take a quick break, but little did I know that my curious little genius was about to embark on a digital adventure. By the time I came back, I was greeted by two shocking revelations: my toddler had somehow managed to buy a $5 dinosaur toy online and, even more alarmingly, had locked me out of my cryptocurrency wallet holding a hefty $75,000. Yes, you heard that right a dinosaur toy was the least of my worries! At first, I laughed it off. I mean, what toddler doesn’t have a penchant for expensive toys? But then reality set in. I stared at my phone in disbelief, desperately trying to guess whatever random string of gibberish my toddler had typed as a new password. Was it “dinosaur”? Or perhaps “sippy cup”? I felt like I was in a bizarre game of Password Gone Wrong. Every attempt led to failure, and soon the laughter faded, replaced by sheer panic. I was in way over my head, and my heart raced as the countdown of time ticked away. That’s when I decided to take action and turned to Digital Tech Guard Recovery, hoping they could solve the mystery that was my toddler’s handiwork. I explained my predicament, half-expecting them to chuckle at my misfortune, but they were incredibly professional and empathetic. Their confidence put me at ease, and I knew I was in good hands. Contact With WhatsApp: +1 (443) 859 - 2886  Email digital tech guard . com  Telegram: digital tech guard recovery . com  website link :: https : // digital tech guard . com Their team took on the challenge like pros, employing their advanced techniques to unlock my wallet with a level of skill I can only describe as magical. As I paced around, anxiously waiting for updates, I imagined my toddler inadvertently locking away my life savings forever. But lo and behold, it didn’t take long for Digital Tech Guard Recovery to work their magic. Not only did they recover the $75,000, but they also gave me invaluable tips on securing my wallet better like not leaving it accessible to tiny fingers! Who knew parenting could lead to such dramatic situations? Crisis averted, and I learned my lesson: always keep my devices out of reach of little explorers. If you ever find yourself in a similar predicament whether it’s tech-savvy toddlers or other digital disasters don’t hesitate to reach out to Digital Tech Guard Recovery. They saved my funds and my sanity, proving that no challenge is too great, even when it involves a toddler’s mischievous fingers!

  • 21.11.24 08:02 Emily Hunter

    If I hadn't found a review online and filed a complaint via email to support@deftrecoup. com , the people behind this unregulated scheme would have gotten away with leaving me in financial ruins. It was truly the most difficult period of my life.

  • 22.11.24 04:41 [email protected]

    I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT

  • 22.11.24 15:26 cliftonhandyman

    Your Lost Bitcoins Are Not Gone Forever? Enquire From iBolt Cyber Hacker iBolt Cyber Hacker is a cybersecurity service that specializes in Bitcoin and cryptocurrency recovery. Even if your Bitcoin is locked away in a scammer inaccessible wallet, they have the tools and expertise to retrieve it. Many people, including seasoned cryptocurrency investors, face the daunting possibility of never seeing their lost funds again. iBolt cyber hacker service is a potential lifeline in these situations. I understand the concerns many people might have about trusting a third-party service to recover their Bitcoin. iBolt Cyber Hacker takes security seriously, implementing encryption and stringent privacy protocols. I was assured that no sensitive data would be compromised during the recovery process. Furthermore, their reputation in the cryptocurrency community, based on positive feedback from previous clients, gave me confidence that I was in good hands. Whtp +39, 351..105, 3619 Em.ail: ibolt @ cyber- wizard. co m

  • 22.11.24 23:43 teresaborja

    all thanks to Tech Cyber Force Recovery expert assistance. As a novice in cryptocurrency, I had been carefully accumulating a modest amount of Bitcoin, meticulously safeguarding my digital wallet and private keys. However, as the adage goes, the best-laid plans can often go awry, and that's precisely what happened to me. Due to a series of technical mishaps and human errors, I found myself locked out of my Bitcoin wallet, unable to access the fruits of my digital labors. Panic set in as I frantically searched for a solution, scouring the internet for any glimmer of hope. That's when I stumbled upon the Tech Cyber Force Recovery team, a group of seasoned cryptocurrency specialists who had built a reputation for their ability to recover lost or inaccessible digital assets. Skeptical at first, I reached out, desperate for a miracle. To my utter amazement, the Tech Cyber Force Recovery experts quickly assessed my situation and devised a meticulous plan of attack. Through their deep technical knowledge, unwavering determination, and a keen eye for detail, they were able to navigate the complex labyrinth of blockchain technology, ultimately recovering my entire Bitcoin portfolio. What had once seemed like a hopeless endeavor was now a reality, and I found myself once again in possession of my digital wealth, all thanks to the incredible efforts of the Tech Cyber Force Recovery team. This experience has not only restored my faith in the cryptocurrency ecosystem. Still, it has also instilled in me a profound appreciation for the critical role that expert recovery services can play in safeguarding one's digital assets.   ENAIL < Tech cybers force recovery @ cyber services. com >   WEBSITE < ht tps : // tech cyber force recovery. info  >   TEXT < +1. 561. 726. 3697 >

  • 24.11.24 02:21 [email protected]

    I never could have imagined the nightmare of losing access to my digital wallet. All of my cryptocurrency holdings were abruptly imprisoned, inaccessible, and appeared to be lost forever following a catastrophic hardware breakdown. Years of meticulous investment and careful saving were reduced to nothing more than strings of code that I could no longer control, and I could feel the dread and sorrow that swept through me at that very instant. Thankfully, during my worst moment, I came into (TRUST GEEKS HACK EXPERT), a professional service devoted to recovering lost or inaccessible digital data. With optimism, I went out to their team of skilled technologists, laying bare the full nature of my issue. What followed was a laborious, multi-step process that required an almost surgical level of digital forensics and Bitcoin skill. In order to create a thorough profile of my wallet's contents and activities, the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team first thoroughly examined the transaction history and metadata connected to it. Next, they implemented a series of advanced recovery techniques, using cutting-edge software tools to bypass the access barriers that had left me locked out. The entire process was shrouded in secrecy and discretion, with the (TRUST GEEKS HACK EXPERT) team working tirelessly to protect the confidentiality of my sensitive financial information. After what felt like an eternity of nervous anticipation, the day finally arrived when I received the triumphant notification – my wallet had been successfully restored, and all of my precious digital assets had been returned to my control. The sense of relief was indescribable, as I could finally breathe easy knowing that the fruits of my financial discipline had been safeguarded. While the experience of losing access to my wallet was undoubtedly traumatic, (TRUST GEEKS HACK EXPERT) intervention allowed me to emerge from the ordeal with my cryptocurrency holdings intact, and a renewed appreciation for the importance of proactive digital asset management. You can contact Them through EMAIL: [email protected] - TELEGRAM: TRUSTGEEKSHACKEXPERT

  • 25.11.24 02:19 briankennedy

    COMMENT ON I NEED A HACKER TO RECOVER MONEY FROM BINARY TRADING. HIRE FASTFUND RECOVERY

  • 25.11.24 02:20 briankennedy

    After countless hours of research and desperate attempts to find a solution, I stumbled upon FASTFUND RECOVERY. It was like finding an oasis in the middle of a desert. Their website promised to help victims of scams reclaim what was rightfully theirs, and I instantly knew I had to give them a shot. Before diving headfirst into the recovery process, I wanted to make sure that FASTFUND RECOVERY was the real deal. So, I did my due diligence and looked into their expertise and reputation. To my relief, I found that they had an impeccable track record, successfully assisting countless individuals in recovering their lost funds. Their team consisted of experts in cybersecurity and financial fraud, armed with the knowledge and tools needed to tackle even the most intricate scams. With their reputation preceding them, I felt a renewed sense of hope. FASTFUND RECOVERY successfully came to my aid and got back the amount I lost to these scammers and for this, I am sending this article for clarification. The info of FASTFUND RECOVERY is email: Fastfundrecovery8 (@)Gmail (.) com. Web fastfundrecovery(.)com. (W/A 1 807/500/7554)

  • 26.11.24 21:59 [email protected]

    In a world brimming with enticing investment opportunities, it is crucial to tread carefully. The rise of digital currencies has attracted many eager investors, but along with this excitement lurk deceitful characters ready to exploit the unsuspecting. I learned this lesson the hard way, and I want to share my story in the hopes that it can save someone from making the same mistakes I did. It all began innocently enough when I came across an engaging individual on Facebook. Lured in by promises of high returns in the cryptocurrency market, I felt the electric thrill of potential wealth coursing through me. Initial investments returned some profits, and that exhilarating taste of success fueled my ambition. Encouraged by a meager withdrawal, I decided to commit even more funds. This was the moment I let my guard down, blinded by greed. As time went on, the red flags started to multiply. The moment I tried to withdraw my earnings, a cascade of unreasonable fees appeared like a thick mist, obscuring the truth. “Just a little more,” they said, “Just until the next phase.” I watched my hard-earned money slip through my fingers as I scraped together every last cent to pay those relentless fees. My trust had become my downfall. In the end, I lost not just a significant amount of cash, but my peace of mind about $1.1 million vanished into the abyss of false promises and hollow guarantees. But despair birthed hope. After a cascade of letdowns, I enlisted the help of KAY-NINE CYBER SERVICES, a team that specializes in reclaiming lost funds from scams. Amazingly, they worked tirelessly to piece together what had been ripped away, providing me with honest guidance when I felt utterly defeated. Their expertise in navigating the treacherous waters of crypto recovery was a lifeline I desperately needed. To anyone reading this, please let my story serve as a warning. High returns often come wrapped in the guise of deception. Protect your investments, scrutinize every opportunity, and trust your instincts. Remember, the allure of quick riches can lead you straight to heartbreak, but with cautious determination and support, it is possible to begin healing from such devastating loss. Stay informed, stay vigilant, and may you choose your investment paths wisely. Email: kaynine @ cyberservices . com

  • 26.11.24 23:12 rickrobinson8

    FAST SOLUTION FOR CYPTOCURRENCY RECOVERY SPARTAN TECH GROUP RETRIEVAL

  • 26.11.24 23:12 rickrobinson8

    Although recovering from the terrible effects of investment fraud can seem like an impossible task, it is possible to regain financial stability and go on with the correct assistance and tools. In my own experience with Wizard Web Recovery, a specialized company that assisted me in navigating the difficulties of recouping my losses following my fall prey to a sophisticated online fraud, that was undoubtedly the case. My life money had disappeared in an instant, leaving me in a state of shock when I first contacted Spartan Tech Group Retrieval through this Email: spartantechretrieval (@) g r o u p m a i l .c o m The compassionate and knowledgeable team there quickly put my mind at ease, outlining a clear and comprehensive plan of action. They painstakingly examined every aspect of my case, using their broad business contacts and knowledge to track the movement of my pilfered money. They empowered me to make knowledgeable decisions regarding the rehabilitation process by keeping me updated and involved at every stage. But what I valued most was their unrelenting commitment and perseverance; they persisted in trying every option until a sizable amount of my lost money had been successfully restored. It was a long and arduous journey, filled with ups and downs, but having Spartan Tech Group Retrieval in my corner made all the difference. Thanks to their tireless efforts, I was eventually able to rebuild my financial foundation and reclaim a sense of security and control over my life. While the emotional scars of investment fraud may never fully heal, working with this remarkable organization played a crucial role in my ability to move forward and recover. For proper talks, contact on WhatsApp:+1 (971) 4 8 7 - 3 5 3 8 and Telegram:+1 (581) 2 8 6 - 8 0 9 2 Thank you for your time reading as it will be of help.

  • 27.11.24 00:39 [email protected]

    Although recovering lost or inaccessible Bitcoin can be difficult and unpleasant, it is frequently possible to get back access to one's digital assets with the correct help and direction. Regarding the subject at hand, the examination of Trust Geeks Hack Expert Website www://trustgeekshackexpert.com/ assistance after an error emphasizes how important specialized services may be in negotiating the difficulties of Bitcoin recovery. These providers possess the technical expertise and resources necessary to assess the situation, identify the root cause of the issue, and devise a tailored solution to retrieve the lost funds. By delving deeper into the specifics of Trust Geeks Hack Expert approach, we can gain valuable insights into the nuances of this process. Perhaps they leveraged advanced blockchain analysis tools to trace the transaction history and pinpoint the location of the missing Bitcoins. Or they may have collaborated with the relevant parties, such as exchanges or wallet providers, to facilitate the recovery process. Equally important is the level of personalized support and communication that Trust Geeks Hack Expert likely provided, guiding the affected individual through each step of the recovery effort and offering reassurance during what can be an anxious and uncertain time. The success of their efforts, as evidenced by the positive outcome, underscores the importance of seeking out reputable and experienced service providers when faced with a Bitcoin-related mishap, as they possess the specialized knowledge and resources to navigate these challenges and restore access to one's digital assets. Email.. [email protected]

  • 27.11.24 09:10 Michal Novotny

    The biggest issue with cryptocurrency is that it is unregulated, wh ich is why different people can come up with different fake stories all the time, and it is unfortunate that platforms like Facebook and others only care about the money they make from them through ads. I saw an ad on Facebook for Cointiger and fell into the scam, losing over $30,000. I reported it to Facebook, but they did nothing until I discovered deftrecoup . c o m from a crypto community; they retrieved approximately 95% of the total amount I lost.

Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com Войти Регистрация

Похожие новости

Есть вопросы?
С вами на связи 24/7
Help Icon