Может ли машинное обучение предсказать эффективность лечения психических расстройств?

Может ли искусственный интеллект улучшить лечение психических расстройств?

Миллионы людей во всем мире страдают от эмоциональных расстройств, таких как депрессия и тревожность, однако прогнозирование эффективности лечения остается сложной задачей для специалистов.

Прорывное исследование в клинической психологии

Новое исследование, опубликованное в журнале Clinical Psychology Review, дает надежду: алгоритмы машинного обучения (МО) могут значительно улучшить нашу способность прогнозировать результаты лечения.

Методология исследования

Джошуа Кертисс из Северо-Восточного университета и Массачусетской больницы общего профиля/Гарвардской медицинской школы вместе с Кристофером ДиПьетро провели масштабный метаанализ 155 исследований за последние 15 лет.

Ученые проанализировали эффективность алгоритмов машинного обучения в прогнозировании реакции пациентов с эмоциональными расстройствами на различные методы лечения, включая:

• Психотерапию
• Медикаментозное лечение
• Нейромодуляционные техники

Ключевые результаты

Исследование показало, что алгоритмы машинного обучения достигают средней точности прогнозирования в 76%.

Важное открытие: Прогнозы на основе данных нейровизуализации (исследований мозга) оказались точнее, чем прогнозы, основанные только на клинических симптомах или демографических данных.

Практическое значение для медицины

Эти результаты означают, что врачи вскоре смогут использовать:

• Персонализированные подходы к лечению
• Снижение метода "проб и ошибок"
• Более быстрый подбор эффективной терапии

Ограничения и перспективы

Точность прогнозов варьировалась в зависимости от методов валидации. Исследования с более строгими процедурами перекрестной проверки давали более надежные результаты.

Заключение

Это исследование знаменует значительный прогресс в психиатрии. По мере интеграции машинного обучения в здравоохранение пациенты смогут получать более целенаправленное и эффективное лечение, что приведет к:

• Ускоренному выздоровлению
• Улучшению качества жизни
• Снижению нагрузки на систему здравоохранения

Источник: Curtiss, J., & DiPietro, B. C. (2025). Machine learning in the prediction of treatment response for emotional disorders: A systematic review and meta-analysis. Clinical Psychology Review, 102593.