Machine learning and big data: Implications for disease modeling and therapeutic discovery in psychiatry.

INTRODUCTION: Machine learning capability holds promise to inform disease models, the discovery and development of novel disease modifying therapeutics and prevention strategies in psychiatry. Herein, we provide an introduction on how machine learning/Artificial Intelligence (AI) may instantiate such capabilities, as well as provide rationale for its application to psychiatry in both research and clinical ecosystems. METHODS: Databases PubMed and PsycINFO were searched from 1966 to June 2016 for keywords:Big Data, Machine Learning, Precision Medicine, Artificial Intelligence, Mental Health, Mental Disease, Psychiatry, Data Mining, RDoC, and Research Domain Criteria. Articles selected for review were those that were determined to be aligned with the objective of this particular paper. RESULTS: Results indicate that AI is a viable option to build useful predictors of outcome while offering objective and comparable accuracy metrics, a unique opportunity, particularly in mental health research. The approach has also consistently brought notable insight into disease models through processing the vast amount of already available multi-domain, semi-structured medical data. The opportunity for AI in psychiatry, in addition to disease-model refinement, is in characterizing those at risk, and it is likely also relevant to personalizing and discovering therapeutics. CONCLUSIONS: Machine learning currently provides an opportunity to parse disease models in complex, multi-factorial disease states (e.g. mental disorders) and could possibly inform treatment selection with existing therapies and provide bases for domain-based therapeutic discovery.

Tomografia computadorizada dos seios paranasais e cavidade nasal na granulomatose de Wegener / Paranasal sinus and nasal cavity computed tomography findings in Wegener's granulomatosis

INTRODUÇÃO: A granulomatose de Wegener (GW) é uma doença sistêmica que envolve primariamente o trato respiratório e rins. É comum queixa relativa ao trato respiratório alto. A tomografia computadorizada (TC) dos seios da face pode demonstrar as alterações características da GW, assim como determinar sua extensão. OBJETIVO: Demonstrar as formas de acometimento da GW nos seios paranasais e nariz, dando ênfase às alterações ósseas desta doença. MATERIAL E MÉTODO: Foram revistos os prontuários e as TC realizadas entre 1999 e 2004 de cinco pacientes com GW. RESULTADOS: Todos os pacientes apresentavam sintomas relacionados aos seios paranasais, e três em cinco apresentavam sintomas sistêmicos. Os principais achados à TC incluem neoosteogêneses, esclerose e obliteração óssea, destruição de paredes sinusais, além de massa obliterando os seios e óstios. Todos apresentavam espessamento do revestimento mucoso. CONCLUSÃO: Apesar dos achados à TC serem sugestivos desta doença, não podem ser considerados patognomônicos de GW. Alterações ósseas na TC podem ser uma evidência adicional de GW quando a suspeita clinica é alta. A TC pode ter importância diagnóstica quando a suspeita clínica é incerta e existe a possibilidade de teste ANCA falso-negativo.