人工智能可以帮助改善抑郁症治疗的病人的预后

一个国际科学家小组,其中包括西方大学的研究人员已经开发出一种人工智能(AI)的工具,促进更多的个性化治疗抑郁症和改善患者的结果。

“我们的临床试验表明,这种新方法治疗的选择提高现有治疗方法的有效性,与一个小整体治疗费用和负担得起的增加,因为它快速密集的治疗更多的病人,当他们需要他们,“Shehzad阿里说,公共卫生学院的经济学教授医学和牙科的商学院。

阿里,一个加拿大研究主席在公共卫生经济学、卫生经济学家和统计学家的研究,这是由英国谢菲尔德大学

目前的治疗抑郁症通常包括加强护理实践的方法。病人第一次提供了一个低强度的治疗,如团体治疗,与那些仍不适后来搬到更密集,长时间的治疗。

新工具背后的研究人员已经证明,实现人工智能可以帮助患者获得更多定制的保健治疗抑郁症更快。

“抑郁症是一种最常见的和禁用心理健康问题,据说影响全世界约2.8亿人。卫生保健专业人员面临的最大挑战之一是决定哪些治疗将为每个病人的心理和药物治疗,几个“Jaime Delgadillo说,这项研究的首席研究员谢菲尔德大学。

“如果我们能够提供正确的治疗在正确的时间正确的病人,治疗结果可以改善每年成千上万的患者不需要开发任何新干预措施。”

人工智能工具的有效性的调查结果已发表在最近JAMA精神病学后在英国为期三年的临床试验。

使用的工具导致的改善病人的结果的概率,增加可靠和临床抑郁症状明显改善。

该研究首次临床试验证明使用人工智能在心理健康服务的好处。

“我们的机器学习算法使用患者摄入的抑郁和焦虑状态,人格特质、社会功能水平、就业状况和socio-demographic特点和预测治疗他们最受益的类型,”阿里说。“基于算法告诉我们,有些是直接加大了高强度的治疗而不是花三到四个月尝试治疗他们不太可能从中受益。”

工具是由分析数据从原来的1000多名患者在心理治疗服务来确定哪种治疗方式是最有利于患者的具体症状和人格特质。

临床研究本身涉及超过900病人在兰开夏郡,罗瑟勒姆和唐卡斯特,英国,通过英国国家卫生服务。

随着西方大学和谢菲尔德大学的研究人员,科学家在加州大学和宾夕法尼亚大学的合作研究。

阿里说,将人工智能工具纳入心理健康服务在加拿大和世界各地可能有助于防止许多病人护理系统常见的辍学问题当那些需要高强度的治疗变得沮丧和低强度没有看到结果后护理。

“精神卫生服务有一个显著的辍学率。我们正在失去这些病人,他们没有改善,他们的医疗系统,而他们的心理健康持续的挑战,”他说。与人工智能”,我们可以将病人更恰当地分配给合适的治疗。”

通常,退出需水较少的患者治疗后会出现在急诊室或其他设置,需要更多的时间,强度和资源来对待他们,阿里解释道。

“我们已经失去了这个巨大的机会识别和治疗一种更具成本效益的方式,”他说。

作为一个公共卫生经济学家,阿里说,他敏锐地意识到的需要平衡适当的保健和医疗保健成本systems-something球队的算法将准备这样做。

他说一个AI工具可以容易实现在某些医疗保健设置,结合数字病人摄入软件。

阿里,AI和精密医学不仅是未来的方式,但必要的组件来解决日益增长的全球心理健康危机。

“在过去的几年中,研究发现,心理健康障碍是最大的贡献者之一的全球疾病负担,”阿里说。“心理健康的经济负担是巨大的。如果我们现在不做任何关于这个,心理健康法案,不仅对卫生系统但经济,将是巨大的。”