Badania wykazują, że lekarze mają problem z doborem odpowiedniego leku przeciwdepresyjnego dla osób z depresją.
Tylko w 30 procent przypadków pierwszy przepisany przez lekarza lek antydepresyjny jest dobrze dobrany i pacjent reaguje na niego pozytywnie. „Obecnie wybór leczenia depresji opiera się wyłącznie na próbach i błędach”, powiedział dr Madhukar Trivedi, profesor psychiatrii na Uniwersytecie Medycznym Uniwersytetu Południowo-Zachodniego w Teksasie.
Nowe badania sugerują, że prosty test mózgu, w połączeniu z analizą wyników przez sztuczną inteligencję (AI), może przewidzieć, czy przepisany lek przeciwdepresyjny będzie miał pozytywny wpływ na danego pacjenta.
Doktor Trivedi wraz z zespołem naukowców poddał analizie wyniki badań elektroencefalograficznych mózgu (EEG) 300 osób z depresją. EEG rejestruje fale mózgowe osoby za pomocą elektrod umieszczonych na skórze głowy. Przez osiem tygodni części pacjentom został podany lek antydepresyjny Zoloft, a drugiej placebo. Badacze stworzyli algorytm uczenia maszynowego zaprojektowany do analizy danych EEG, i odkryli, że 65% uczestników badania o określonej charakterystyce fali mózgowej również wykazało silną reakcję na sertralinę – Zoloft.
Starszy autor badań dr Amit Etkin powiedział „Nie jest tak, że leki przeciwdepresyjne nie działają dobrze. Niektóre działają wyjątkowo dobrze. Obiektywny test nad którym pracujemy może pomóc w zlikwidowaniu luki w określeniu, które leczenie, w jakim przypadku i dla kogo będzie najbardziej skuteczne”.
Etkin dodał, że „narzędzie AI było dość skuteczne” w przewidywaniu, którzy pacjenci dobrze sobie poradzą z lekami. Kolejne kroki to zobaczenie, jak narzędzie AI radzi sobie z innymi lekami przeciwdepresyjnymi i innymi rodzajami leczenia depresji. Etkin również dodał, że posiadanie obiektywnego testu medycznego może pomóc w zdigitalizowaniu depresji.
Posłuchaj podcastów:
