Teksas Güneybatı Üniversitesi’nden araştırmacılar, bir hastanın nöral aktivitesine dayanarak kullanılan antidepresanın etkinliğini doğru bir şekilde tahmin eden makine öğrenme algoritması geliştirdi.
16 haftalık çalışmada en yaygın antidepresan türü olan bir plasebo veya SSRI (seçici serotonin geri alım inhibitörü) alan 300’den fazla depresyonu olan katılımcı yer aldı. Ekip, tedaviye başlamadan önce katılımcıların korteksindeki elektriksel aktiviteyi ölçmek için bir elektroensefalogram (EEG) kullandı. Bu verileri, hangi hastaların ilaçtan iki ay içinde faydalanacağını tahmin etmek için bir makine öğrenme algoritması geliştirmek için kullanıldılar.
Araştırmacılar, yapay zekânın sonuçları doğru tahmin ettiğini, hastaların bir antidepresana yanıt vermesinin daha az kesin olduğu ve beyin stimülasyonu veya terapötik yaklaşımlar gibi diğer müdahalelerle iyileşme olasılığının daha yüksek olduğunu sonucuna vardı. Bulgular üç ek hasta grubunda da tekrarlandı.
“Bir antidepresan etki etmediğinde bu, hasta için yıkıcı olabilir. Araştırmamız artık acı dolu deneme yanılma sürecine katlanmak zorunda olmadıklarını gösteriyor.”
Tasarlanan algoritma nihayetinde depresyon hastaları için hangi tedavinin en iyi olacağına karar vermede kritik bir rol oynuyor. Bu da yeni nesil biyoloji temelli, nesnel yapay zekâların psikiyatrik bozuklukları tedavi etmede önemli bir rolü olacağı anlamına geliyor.
Majör depresyon ve mevsimsel duygulanım bozukluğu gibi duygudurum bozukluklarını daha iyi anlamak amacıyla ABD çapında yapılan çalışma, en son doktorların depresyon için tedavi seçimlerine rehberlik etmek için hesaplama araçlarını kullanabileceğini gösteren birçok çalışmadan meydana geliyor. Yapılan çalışmalar depresyon tedavilerini seçmeyi tahmin ötesine götürerek hastalığın nasıl teşhis edilmesi ve tedavi edilmesi gerektiğine karar verebilme anlamında bol miktarda veri sağlıyor.
Bu çalışma bir antidepresandan kimin yararlandığını ve yararlanabileceğini tahmin ederek durumu pratik fayda noktasına getiriyor. Araştırmacılar yakın gelecekte EEG’lerin yanında ve belki de fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fonksiyonel MRI, aka fMRI) veya MEG gibi beyin aktivitesini ölçmek için kullanılan diğer araçlarla birlikte kullanılacak bir arayüz geliştirmeyi ve sistemin ABD tarafından onaylanmasını umuyorlar.
Kaynak: eandt.theiet
