A IA prevê quais pacientes podem se beneficiar do antidepressivo comum

Os pesquisadores criaram um algoritmo de aprendizado de máquina chamado SELSER, que analisa os dados de EEG para determinar se um paciente provavelmente responderá bem ao antidepressivo popular chamado sertralina, de acordo com o Instituto Nacional de Saúde. O algoritmo funciona procurando uma assinatura neural específica que envolva padrões complexos de atividade cerebral ligados a resultados positivos ao tomar este medicamento.

A depressão clínica é uma condição de saúde mental comum difícil de tratar. Embora existam muitos tipos diferentes de antidepressivos no mercado, a variedade mais comumente prescrita são os ISRS, dos quais a sertralina é uma das opções mais populares. Enquanto alguns pacientes respondem bem a esse medicamento, outros não experimentam uma melhora nos sintomas de depressão e podem, de fato, se sentir pior com o medicamento.

Os cientistas identificaram uma assinatura neural que está ligada a resultados positivos da sertralina e treinaram uma máquina para identificar essa assinatura em pacientes. A tecnologia pode um dia ajudar os médicos a determinar se a prescrição deste SSRI provavelmente ajudará o paciente com base em seus padrões de atividade cerebral.

Essa é uma alternativa bem-vinda à abordagem de tentativa e erro usada atualmente pelos médicos para determinar a melhor opção para o tratamento da depressão de um paciente em particular. De acordo com o estudo, o algoritmo SELSER previu “de forma confiável” como os participantes responderiam à sertralina com base em suas informações de EEG.

Além disso, o algoritmo também poderia prever ‘resultados clínicos mais amplos’ além de quão bem o paciente responderia a este ISRS. Por exemplo, o algoritmo previu que pacientes que não responderam bem à sertralina tinham maior probabilidade de responder à estimulação magnética transcraniana e psicoterapia.

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