Количественная оценка улучшения психотических симптомов у пациентов с шизофренией на клозапине: анализ клинических записей с помощью крупных языковых моделей

Почему повседневная речь может раскрыть скрытые изменения

Когда люди с шизофренией рассказывают о своём дне, выбор слов может незаметно отражать, насколько эффективно действует лечение. Но в загруженных больницах у врачей редко есть время просмотреть годы клинических записей, чтобы понять, становится ли речь пациента более ясной, спокойной или надеющейся. Это исследование показывает, как современные инструменты искусственного интеллекта, называемые крупными языковыми моделями, могут читать эти записи и улавливать тонкие признаки улучшения симптомов во время лечения препаратом клозапином.

Преобразование рутинных заметок в полезные сигналы

Исследователи сфокусировались на группе из 30 человек с тяжёлой, резистентной к лечению шизофренией, которые начали приём клозапина — лекарства, применяемого в случаях, когда другие препараты не помогли. В Японии начало терапии клозапином требует госпитализации и тщательного мониторинга, что даёт богатую историю электронных медицинских записей. Из этих записей команда выделила только те фрагменты, где психиатры фиксировали высказывания пациентов — приветствия, жалобы на сон или сообщения о голосах. В итоге собрали более 22 000 предложений из более чем 5 000 записей, охватывающих месяц до начала клозапина и три равноудалённых этапа во время госпитализации.

Поручая ИИ оценивать психиатрические симптомы

Чтобы преобразовать текст в оценки симптомов, команда использовала три мощные языковые модели. Каждой модели дали подробные инструкции действовать как эксперт-психолог и оценивать каждую запись по стандартной шкале, используемой в психиатрии — Brief Psychiatric Rating Scale. Модели судили не по языку тела или тону, а только по сказанному пациентами, оценивая такие признаки, как тревога, дезорганизованное мышление, необычные убеждения, галлюцинации, подозрительность и депрессивное настроение. Модели пришли к выводу, что несколько ключевых симптомов снизились в ходе лечения клозапином: тревога, концептуальная дезорганизация, подозрительность, необычные мысли, разговоры, похожие на описания галлюцинаций, и пониженное настроение уменьшились с течением времени. Тревоги, связанные с соматическими ощущениями, сначала возросли — вероятно, отражая ранние побочные эффекты, такие как утомляемость или сонливость — затем постепенно ослабли.

Как менялся выбор слов во время лечения

Команда также применила более традиционные методы языкового анализа, чтобы лучше понять, что улавливали модели. Они подсчитывали разные категории слов — существительные, глаголы, наречия и прилагательные — в каждом предложении. Со временем пациенты стали чаще использовать прилагательные, особенно слова, описывающие чувства и состояния тела, такие как «хорошо», «приятно», «устал», «сонный», «ужасно» и «страшно». Вместе с тем употребление слова «нет» сократилось. При анализе двухсловных сочетаний исследователи заметили, что «нет» часто встречалось в фразах типа «нет изменений» или «ничего особенного» — таких плоских ответах, которые пациенты дают, когда чувствуют отчуждение или потерю мотивации. Уменьшение таких фраз с течением времени указывало на то, что пациенты стали более вовлечённо общаться с врачами, а не закрывать беседу.

Измерение эмоционального тона в самих словах

Чтобы глубже исследовать эмоции, учёные использовали инструмент Linguistic Inquiry and Word Count, который проверяет частоту употребления слов, связанных с позитивными или негативными чувствами. Они обнаружили, что слова с позитивной эмоциональной окраской стали встречаться чаще в более поздней части лечения, тогда как негативные слова существенно не изменились. Сравнив эти паттерны с оценками, полученными от языковых моделей, исследователи выяснили, что оба подхода связаны между собой, но не тождественны. Модели особенно хорошо улавливали широкие изменения в тревоге и настроении, тогда как словарные подсчёты подчёркивали рост явных позитивных выражений. Вместе они дали картину пациентов, чья речь стала более эмоционально насыщенной и менее подверженной доминированию страданий по мере прогрессирования лечения.

Что это значит для будущей помощи

Для неспециалиста главный вывод прост: внимательно «слушая» то, как пациенты говорят — через клинические записи, уже имеющиеся в их делах — системы ИИ могут выявлять значимые улучшения психотических симптомов и эмоциональной сферы в ходе лечения. Исследование показывает, что даже когда записи кратки и несовершенны, крупные языковые модели могут помогать клиницистам отслеживать тенденции, которые в ином случае могли бы быть упущены, например более ясное мышление, меньше высказываний, связанных с галлюцинациями, и более позитивное, вовлечённое общение. Хотя эти инструменты не заменят человеческое суждение, они могли бы со временем обеспечить малоинтенсивный, «за кадром» мониторинг, который помогает врачам индивидуализировать уход, быстрее замечать проблемы и лучше понимать, как внутренний мир пациентов меняется со временем.

Цитирование: Matsumura, M., Nishida, K., Toyoda, K. et al. Quantifying improvement of psychotic symptoms in clozapine-treated schizophrenia: clinical note analysis with large language models. Sci Rep 16, 8835 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39676-0

Ключевые слова: шизофрения, клозапин, клинические записи, крупные языковые модели, симптомы психоза