Искусственный интеллект анализирует сканирование мозга и в случае необходимости может направить вас в кабинет психиатра.
Для людей с депрессией поиск лекарства, облегчающего симптомы, в значительной степени является процессом проб и ошибок — большинству нужно будет попробовать несколько антидепрессантов, прежде чем найдётся рабочий.
Однако это может продолжаться недолго, поскольку исследователи надеются, что искусственный интеллект сможет без ошибок определить эффективное лечение депрессии.
Поиск лечения депрессии
В настоящее время депрессия диагностируется с помощью обследования — обычно это шкала оценки депрессии Гамильтона (HDRS), которая определяет степень тяжести заболевания у пациентов.
Этот метод суммирует общую депрессию пациента в единый балл на основе того, как он отвечает на вопросы о своих симптомах. Однако у двух пациентов с одинаковыми показателями HDRS могут быть очень разные симптомы.
Сканирование мозга может помочь врачам предсказать эффект антидепрессантов.
«Мы знаем, что депрессия очень неоднородна и существует не менее 1000 уникальных комбинаций симптомов, которые можно диагностировать как депрессию», — заявила в пресс-релизе Линн Уильямс, профессор психиатрии Стэнфордского университета .
Субъективный характер диагностического обследования способствует поиску правильного лечения депрессии для конкретного человека методом проб и ошибок.
С этой целью исследователи из Стэнфордского университета решили разработать более эффективный метод.
Данные ЭЭГ и депрессия
В недавнем исследовании Стэнфордского университета, учёные обучили алгоритм предсказывать степень улучшения симптомов пациента с помощью антидепрессантов на основе их показателей HDRS и мозговых волн.
Алгоритм получил данные ЭЭГ и оценки HDRS (до начала лечения) 518 человек, у которых была диагностирована депрессия. Затем пациенты прошли 8-недельное лечение — рандомизированное с одним из трех различных антидепрессантов.
«Пациентам больше не нужно терпеть болезненный процесс проб и ошибок».
«Мы обнаружили, что измерения мозговых волн могут использоваться, чтобы помочь определить, какие именно симптомы меняются при лечении антидепрессантами, а какие нет» — сказал участник исследования.
Команда написала, что первоначальные оценки пациентов по шкале HDRS были наиболее важным показателем того, как их индивидуальные симптомы будут реагировать на лечение депрессии.
Однако объединение этих оценок с данными ЭЭГ улучшило предсказания ИИ по четырем симптомам: потеря понимания, потеря энергии, изменения аппетита и психомоторная отсталость (замедление мышления и уменьшение физических движений).
Полученные результаты необходимо будет подтвердить в ходе клинических испытаний, но они предполагают, что даные ЭЭГ могут быть полезны для предсказания того, как антидепрессант повлияет на конкретные симптомы пациента, прежде чем они начнут процесс проб и ошибок.
Ищете руководство при сканировании мозга
Команда Стэнфордского университета не первая, кто изучает потенциальное использования ИИ для определения эффективного лечения депрессии.
В феврале команда Юго-Западного университета Техаса опубликовала в журнале Nature Biotechnology исследование, в котором подробно описывалось создание собственного ИИ, анализирующего ЭЭГ, предназначенного для прогнозирования того, получит ли пациент пользу от назначаемого антидепрессанта Золофт.
Это исследование показало, что 65% участников с определенным паттерном мозговых волн, скорее всего, положительно отреагируют на препарат, а это значит, что врачам может быть полезно посмотреть на этот паттерн, прежде чем выбирать между Золофтом или другим лечением депрессии.
Израильский стартап в области технологий мозга elminda также разрабатывает BNA-PREDICT. Платформа, которая анализирует сканирование мозга, чтобы предсказать, будет ли пациент реагировать на антидепрессанты.
Хотя все эти исследования все еще находятся на начальной стадии, они указывают на будущее, в котором врачи будут иметь конкретные данные для принятия решений о психическом здоровье — разработка, которая может принести огромную пользу пациентам.
«Когда антидепрессант не работает, это может быть разрушительным для пациента», — сказал в пресс-релизе исследователь UT Southwest Мадукар Триведи . «Наши исследования показывают, что им больше не приходится терпеть болезненный процесс проб и ошибок».
_________________________________________________________________