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 разсъдък (AI) може да помогне на психиатрите да плануват дали антидепресантите ще бъдат ефикасни, съгласно ново изследване, което може да спести време на пациентите и да усъвършенства техните психиатрични грижи.

Въпреки че антидепресантите могат бъдат предписани за лекуване на умерена до тежка меланхолия, здравните експерти би трябвало да изчакат шест до осем седмици, с цел да видят дали има усъвършенстване и да трансформират лекуването, в случай че това не е по този начин.

Използвайки AI, откриватели от Амстердамския медицински университет Center (Amsterdam UMC) и Radboud University Medical Center в Холандия откриха метод да понижат това закъснение.

Те се концентрираха върху сертралин, прочут също под комерсиалната марка Zoloft, който е един от най-предписваните първи- линия за лекуване на меланхолия.

„ За половината от тях работи, за половината не. Това значи, че са пропилени доста седмици, както с натрупването, по този начин и с отдръпването, такива цикли, както ги назоваваме, могат да лишават до шест месеца “, сподели Мартен Поаро, докторант в Amsterdam UMC и първи създател на проучването, пред Euronews.

Екипът събра разнообразни данни, в това число MRI предиктори, като размер на хипокампуса и кръвен поток, и клинична информация и разработихме логаритъм за нея.

„ Ние открихме, че консолидираното на цялата тази информация може да докара до модел, който е клинично скъп за предсказание на осемседмичен резултат “, сподели Поаро.

„ От позитивната страна, изследването е доста информативно и способства за сериозната нужда от създаване на тъкмо машинно образование (ML) способи, които могат да управляват решенията за лекуване. Това е изключително сериозна нужда измежду пациентите с психологични болести “, сподели пред Euronews доктор Соруш Сагафиан, доцент в Харвардския университет, който не е взел участие в изследването.

Депресивното разстройство визира към шест % от популацията на Европейски Съюз и е една от водещите аргументи за увреждания в международен мащаб, съгласно.

„ ИИ е от решаващо значение “

Проучването, което включва 229 пациенти на възраст сред 18 и 65, беше оповестено в.

„ Изкуственият разсъдък е от решаващо значение, защото нашата работа е на ръба на радиологията и психиатрията и до неотдавна цялата работа в радиологичното поделение се извършваше от хора, безусловно гледащи фотоси ”, сподели Поаро.

„ С количеството данни, които придобиваме, и сложността на данните, които придобиваме, това просто няма да работи повече. Освен това моделите може да са доста фини и доста комплицирани “, добави той.

Комбинирането на данни от ЯМР с клинични параметри е друга мощна страна на проучването, съгласно Сагафиан.

„ Наскоро години, доста AI и ML логаритми се образоват на мултимодални данни, с помощта на съществуването на такива данни, и това разреши достигането на по-високи равнища на акуратност на прогнозиране “, сподели той.

Разработеният модел съумя да планува в случай че лекуването би подействало единствено за една седмица, съгласно откривателите.

„ Алгоритъмът допуска, че кръвният поток в предния цингуларен кортекс, региона на мозъка, участваща в регулирането на страстите, ще предскаже ефикасността на лекарството, ” Ерик Руе, психиатър в Медицинския център на университета Radboud,.

„ И при второто премерване, седмица след началото, тежестта на техните признаци се оказа в допълнение предсказваща ”, добави той.

Едно ограничаване на проучването е, че данните не са валидирани външно, само че откривателите се надяват да проведат клинично изпитване с данни, които не са употребявани за образование на логаритъма.

„ Ако можем да покажем същото показване освен това външно валидиране, това в допълнение ще ускори доверието, което бихме могли да имаме в подобен логаритъм “, сподели Поаро.

За Сагафиан „ прогнозата докладваните точности са относително ниски, поставяйки под подозрение пригодността за фактически клинично използване ”.

Друго ограничаване на проучването е, че се концентрира върху един антидепресант.

„ В реалност пациентите постоянно минават през композиция от лекувания и по този метод, с цел да се обезпечи по-нататъшна склонност за използване в клиничната процедура, може да се наложи да се разработят способи за изкуствен интелект и машинно образование, които могат да обмислят композиция от лекувания и да разрешат прогнозиране на съпоставителни резултати, ” сподели Сагафиан.