ИИ научили подбирать пациентам антидепрессанты

Международная группа исследователей разработала алгоритм машинного обучения, способный по данным электроэнцефалографии (ЭЭГ) прогнозировать реакцию пациента на лечение препаратом «Сертралин» с точностью 83,7%.

Депрессия — распространенное психическое заболевание, влияющее на благополучие человека. Несмотря на огромное количество существующих медикаментов, многие люди не реагируют на первый или даже второй назначенный им препарат. В результате врачам часто приходится искать эффективное лекарство методом «проб и ошибок», что может занимать месяцы или годы.

По словам исследователя из Нью-Йоркского технологического института (NYIT) Марьям Раван, текущий способ назначения препаратов людям с диагностированной депрессией крайне неэффективен.

«Отсутствие биомаркеров делает эту отрасль медицины зависимой от личных бесед и отчетов пациентов. Мы решили проверить, можно ли использовать ИИ для обеспечения более точных клинических рекомендаций», — сказала она.

Ученые проанализировали данные ЭЭГ 228 пациентов с большим депрессивным расстройством до того, как те начали принимать препараты. Они случайным образом разделили испытуемых на две группы: первым давали плацебо, а вторым — «Сертралин».

Затем исследователи использовали алгоритм машинного обучения для определения пациентов, которые отреагировали на любой из методов лечения.

«[Эффект плацебо] может основываться на вере пациента, убежденности в профессионализме ученых, течении времени или иметь биологическую основу, отражающуюся в измеримых паттернах мозговой активности», — объяснила Раван.

Она добавила, что необходимо улучшить понимание реакции человека на прием «препарата-пустышки». Такая информация способна помочь в лечение тех, кому это пойдет на пользу.

В результате алгоритм