AI може да помогне да се предвиди как пациентите реагират на лечение с антидепресанти
Антидепресантите се предписват по метода проба-грешка. Експертите се надяват, че AI може да промени това.
Изкуственият интелект (AI) може да помогне на психиатрите да предвидят дали антидепресантите ще бъдат ефективни, според ново проучване, което може да спести време на пациентите и да подобри техните психиатрични грижи.
Въпреки че антидепресантите могат бъдат предписани за лечение на умерена до тежка депресия, здравните специалисти трябва да изчакат шест до осем седмици, за да видят дали има подобрение и да променят лечението, ако това не е така.
Използвайки AI, изследователи от Амстердамския медицински университет Center (Amsterdam UMC) и Radboud University Medical Center в Холандия намериха начин да намалят това забавяне.
Те се фокусираха върху сертралин, известен също под търговската марка Zoloft, който е един от най-предписваните първи- линия за лечение на депресия.
„За половината от тях работи, за половината не. Това означава, че са пропилени много седмици, както с натрупването, така и с оттеглянето , такива цикли, както ги наричаме, могат да отнемат до шест месеца“, каза Мартен Поаро, докторант в Amsterdam UMC и първи автор на изследването, пред Euronews.
Екипът събра различни данни, включително MRI предиктори, като обем на хипокампуса и кръвен поток, и клинична информация и разработихме алгоритъм за нея.
„Ние открихме, че интегрирането на цялата тази информация може да доведе до модел, който е клинично ценен за предсказване на осемседмичен резултат“, каза Поаро.
Кризата на психичното здраве в Европа: Коя страна използва най-много антидепресанти?„От положителната страна, проучването е много информативно и допринася за критичната необходимост от разработване на точно машинно обучение (ML) методи, които могат да ръководят решенията за лечение. Това е особено критична необходимост сред пациентите с психични заболявания“, каза пред Euronews д-р Соруш Сагафиан, доцент в Харвардския университет, който не е участвал в проучването.
Депресивното разстройство засяга около шест % от населението на ЕС и е една от водещите причини за увреждания в световен мащаб, според .
„ИИ е от решаващо значение“
Проучването, което включва 229 пациенти на възраст между 18 и 65, беше публикувано в .
„Изкуственият интелект е от решаващо значение, тъй като нашата работа е на ръба на радиологията и психиатрията и доскоро цялата работа в радиологичното отделение се извършваше от хора, буквално гледащи снимки ”, каза Поаро.
„С количеството данни, които придобиваме, и сложността на данните, които придобиваме, това просто няма да работи повече. Освен това моделите може да са много фини и много сложни“, добави той.
Комбинирането на данни от ЯМР с клинични параметри е друга силна страна на изследването, според Сагафиан.
„Наскоро години, много AI и ML алгоритми се обучават на мултимодални данни, благодарение на наличието на такива данни, и това позволи достигането на по-високи нива на точност на прогнозиране“, каза той.
Разработеният модел успя да предвиди ако лечението би подействало само за една седмица, според изследователите.
„Алгоритъмът предполага, че кръвният поток в предния цингуларен кортекс, областта на мозъка, участваща в регулирането на емоциите, ще предскаже ефикасността на лекарството,” Ерик Руе, психиатър в Медицинския център на университета Radboud, .
„И при второто измерване, седмица след началото, тежестта на техните симптоми се оказа допълнително предсказваща ”, добави той.
Едно ограничение на изследването е, че данните не са валидирани външно, но изследователите се надяват да проведат клинично изпитване с данни, които не са използвани за обучение на алгоритъма.
„Ако можем да покажем същото представяне при това външно валидиране, това допълнително ще засили доверието, което бихме могли да имаме в такъв алгоритъм“, каза Поаро.
За Сагафиан „прогнозата докладваните точности са сравнително ниски, поставяйки под съмнение пригодността за действително клинично прилагане”.
Друго ограничение на изследването е, че се фокусира върху един антидепресант.
„В действителност пациентите често преминават през комбинация от лечения и по този начин, за да се осигури по-нататъшна пригодност за прилагане в клиничната практика, може да се наложи да се разработят методи за изкуствен интелект и машинно обучение, които могат да обмислят комбинация от лечения и да позволят прогнозиране на съпоставителни резултати,” каза Сагафиан.
