抑うつ薬の強化における人工知能 (AID-ME): パーソナライズされた抑うつ治療選択と管理のためのディープラーニング対応の臨床決定支援システムのクラスターランダム化試験

科学分野:

• 精神科 と 精神 保健
• 医療情報学
• 臨床的意思決定支援

背景:

• 重度のうつ病 (MDD) の治療の選択にはパーソナライゼーションが欠けている.
• 人工知能 (AI) 対応の臨床意思決定支援システム (CDSS) が MDDの管理のために登場しています.
• MDDに対するAI-CDSSの臨床検証は限られている.

研究 の 目的:

• 中程度から重度のMDDの患者の治療結果を改善するAI-CDSSの有効性を評価する.
• 抗うつ薬の寛解の可能性を予測するAI-CDSSが,MDDの管理を強化できるかどうかを評価する.

主な方法:

• マルチセンター・クラスター・ランダム化・ブラインド・トライアルで,AI-CDSSをMDD患者の標準治療と比較した.
• 患者はポータルでアンケートを記入し,アクティブグループの臨床医はAI-CDSSを使用した.
• 主なアウトカムは寛解であり,モンゴメリー- アスバーグうつ病評価スケール (MADRS) のスコア < 11 と定義された.

主要な成果:

• AI-CDSSグループは,対照群 (0%) に比べて,著しく高い寛解率を示した.
• AI-CDSSを使用した患者はより速い改善を経験しました.
• AI- CDSSに重篤な有害事象は認められなかった.

結論:

• 予備的な証拠によると,AI-CDSSは中等から重度のMDDの治療結果を改善する可能性がある.
• プライマリケア環境を含む,より大きなサンプルサイズでのさらなる研究が必要である.
• AI-CDSSの長期的使用は,パーソナライズされたMDD治療の可能性を示しています.