研究人员使用人工智能来预测年轻人的抗抑郁效果
梅奥诊所的研究人员在使用人工智能(AI)预测患有重度抑郁症的儿童和青少年抗抑郁药物的早期结果方面迈出了第一步儿童心理学和精神病学杂志．这项工作是梅奥诊所分子药理学和实验治疗学、精神病学和心理学部门在梅奥诊所个体化医学中心的支持下共同努力的结果。
“这项初步工作表明，人工智能有希望通过告知医生对儿童和青少年抗抑郁药的选择、使用和剂量来协助临床决策重度抑郁症梅奥诊所精神病学家、该研究的资深作者保罗·克罗金博士说。“我们发现，在两类抗抑郁药的儿童和青少年样本中，治疗结果的预测有所改善。”
在这项研究中，研究人员发现了六种基因的变异抑郁症状:难以获得乐趣，社交退缩，过度疲劳，易怒，低自尊还有沮丧的感觉。
他们用儿童抑郁评定量表-修订预测10 - 12周抗抑郁药物治疗的结果:
- 在氟西汀测试数据集中，这六种症状预测了4 - 6周10- 12周的结果，平均准确性为73%。
- 在度洛西汀测试数据集中，同样的六种症状预测了4 - 6周10- 12周的结果，平均准确率为76%。
- 在安慰剂治疗的患者中，预测反应和缓解的准确性显著低于抗抑郁药的67%。
这些结果显示了人工智能的潜力患者数据该研究的主要作者、梅奥诊所的研究员阿琼·阿特瑞亚博士解释说，以确保儿童和青少年接受的治疗有最大可能带来治疗效果，副作用最小。
Athreya博士说:“我们设计的算法模拟了临床医生在临时时间点的治疗管理逻辑，基于他们对患者是否可能从当前剂量的药物治疗中获益的估计。”“因此，作为一名计算机工程师，我必须深入并密切观察实践，不仅要了解患者的需求，还要了解如何使用人工智能并使临床医生受益，从而使患者受益。”
下一个步骤
研究结果为未来的工作奠定了基础，将生理信息、基于大脑的测量和药物基因组数据结合起来，用于治疗青少年抑郁症的精准医学方法。这将改善对年轻抑郁症患者的护理，并帮助临床医生对受益最大的患者启动和使用抗抑郁药物。
“技术进步是有待研究的工具，可以增强治疗方法，”医学博士王利伟说，他是伯纳德和伊迪丝沃特曼药物基因组学项目主任和梅奥诊所个体化医学中心主任。“预测结果孩子们接受抑郁症治疗的青少年对于控制可能成为终身疾病负担的疾病至关重要。”
