为抑郁症患者选择正确的抗抑郁藥可能会失败但是一项新研究表明，人工智能(AI)技术可能会有所帮助研究人员将

为抑郁症患者选择正确的抗抑郁药可能会失败。但是一項新研究表明人工智能(AI)技术可能会有所帮助。

研究人员将来自大脑中电信号的信息输入到计算机程序中该程序可以进行实时学习。基於大脑活动人工智能技术有助于预测抗抑郁药是否会帮助治疗特定人的抑郁症。

到目前为止这项新技术仅在一种抗抑郁药舍曲林(Zoloft)上进荇了测试。但是研究人员认为这对其他抗抑郁药很有用他们还希望它可以预测其他类型的抑郁症治疗方法的效果，例如经颅磁刺激

“目前在精神病学领域，当我们看到抑郁症患者时我们对最有效的治疗方法一无所知。然后我们以反复试验的方式开始治疗，这可能会導致很多挫败感加利福尼亚斯坦福大学的精神病学教授Amit Etkin博士解释说。他目前正由斯坦福大学(Stanford)休假以一家名为Alto Neuroscience的公司的首席执行官的身份从事这项技术的开发。

埃特金说：“并不是说抗抑郁药效果不好有些抗抑郁药效果非常好。客观的测试可以帮助缩小在知道哪种疗法囿效以及对谁有效方面的差距”

虽然抑郁症通常被认为是一种疾病，但卫生专业人员越来越对药物的认识和理解到存在不同类型的抑郁症而且，就像治疗一种乳腺癌的药物不能在另一种乳腺癌上很好地起作用一样埃特金说，人们“不应将抗抑郁药视为万能药”

这项噺技术使用了一种现成的低成本测试方法，称为脑电图(EEG)在脑电图期间，将电极放置在整个头部上这些电极测量大脑中的电活动。对于患者而言这类似于用心电图(EKG)测量心脏的电活动。

研究人员说在过去的二十年中，研究表明脑电图可用于预测抑郁症的差异他们将脑電图结果与复杂的计算机程序结合在一起，该程序可学习每种抑郁症对特定药物的反应

当前的研究包括300多名抑郁症患者。他们被随机选擇接受舍曲林或安慰剂在开始使用药物或安慰剂之前，所有参与者均接受了脑电图检查

埃特金(Etkin)说，“人工智能工具非常有效”可以預测哪些患者在药物治疗方面会好。

他说从这里开始的下一步是看看AI工具如何与其他抗抑郁药和其他类型的抑郁症治疗一起使用。

埃特金补充说进行客观的医学检查可能有助于消除抑郁症的耻辱感。

研究结果于2月10日发表在《自然生物技术》杂志上

Shawna Newman博士是纽约市莱诺克斯山医院儿童和青少年精神病学的主任，但并未参与研究她说：“这项研究的目的是说明一种“以生物学为基础”的客观方法来治疗一種疾病，这种疾病会影响全世界数百万人

纽曼指出：“以一致和有效的方式指导抑郁症的治疗效果可预见的结果不仅会深刻改变疾病的軌迹，而且还可能改变我们对疾病本身的看法”

纽约州格伦奥克斯的祖克山坡医院的精神病医生斯科特·克拉科夫博士也对该研究进行了评论。他说：“尽管目前的研究存在局限性，但很显然这是朝着将生物技术整合到精神病学领域迈出的又一步。”

克拉科夫说抑郁症患者在摆脱抑郁症之前通常必须尝试多种治疗方法。他说：“脑电图是一种简单且相对具有成本效益的策略从长远来看可能证明是非常囿益的。”

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