妙佑医疗国际的研究人员使用人工智能预测抗抑郁药物在年轻患者中的治疗结果
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明尼苏达州罗切斯特 ― 妙佑医疗国际(Mayo Clinic) 的研究人员迈出第一步，使用人工智能（AI）预测患有重度抑郁障碍的儿童和青少年在服用抗抑郁药物后的早期结果。他们在六种抑郁症状中识别差异：郁郁不乐、社交退缩、过度疲劳、暴躁易怒、自尊心低和抑郁情绪。他们的研究发表在《儿童心理学和精神病学杂志》上。
他们使用儿童抑郁评定量表修订版来评估这些症状，以此预测抗抑郁药物治疗10到12周的结果：
- 在氟西汀（Fluoxetine）测试数据集中，这六种症状在4到6周预测了10到12周的治疗结果，平均准确率达到73%。
- 在度洛西汀（Duloxetine）测试数据集中，同样的六种症状在4到6周预测了10到12周的治疗结果，平均准确率达到76%。
- 在接受安慰剂治疗的患者中，预测反应和缓解的准确率明显较低于抗抑郁药物治疗组，达到67%。
妙佑医疗国际的儿童精神病学家、资深作者Paul Croarkin骨科医学博士表示：“这项初步工作表明，人工智能有望在如何为患有重度抑郁障碍的儿童和青少年选择抗抑郁药物，以及在使用和确定剂量上为医生提供信息，以此协助做出临床决策。在跨两类抗抑郁药物使用的儿童和青少年样本中，我们看到对治疗结果的预测有所提升。”
妙佑医疗国际的研究员及本研究的主要作者Arjun Athreya哲学博士解释，这些结果表明人工智能和患者数据的潜力，可用于确保儿童和青少年接受的治疗具有提供治疗益处并将副作用降至最低的最高可能性。
Athreya博士表示：“我们设计算法的依据是，就临床专业人员对于患者在当前剂量下，是否有可能从药物治疗中受益的估计性臆测，以此模拟临床专业人员在过渡时间点的治疗管理逻辑。因此，作为计算机工程师，我必须将此实践嵌入并密切观察，以便不仅了解患者的需求，还要清楚如何善用人工智能，并给临床专业人员带来益处，以造福患者。”
这些研究成果为未来的工作奠定了基础，整合生理信息、基于大脑的测量和药物基因组数据，用于治疗青少年抑郁症的精准医学方法。这将会改善年轻抑郁症患者的医疗护理，并帮助临床专业人员为能受益最多的患者开具和定量抗抑郁药物。
妙佑医疗国际药物基因组学项目Bernard和Edith Waterman主任，兼个体化医学中心主任Liewei Wang医学博士/哲学博士表示：“可以用来改进治疗方法的技术发展是未得到充分研究的工具。。在接受抑郁症治疗的儿童和青少年中预测结果，对于管理可能成为终生疾病负担的疾病至关重要。”
这项研究是妙佑医疗国际分子药理学和实验治疗学科，以及精神病学和心理学科团队合作的成果，并得到了妙佑医疗国际个性化医学中心（Mayo Clinic’s Center for Individualized Medicine）的大力支持。
这项工作获得Mayo Foundation for Medical Education and Research基金会、美国国家科学基金会（2041339号奖项），以及国家心理健康研究所（R01MH113700、R01MH124655和R01AA027486奖项）的支持。本研究内容完全由作者全权负责，不一定代表资助机构的官方观点。本研究作者群声明没有相互竞争或潜在的利益冲突。
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关于妙佑医疗国际(Mayo Clinic)
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