Wersja tekstowa
System Wspomagania Decyzji Klinicznych w Personalizacji Leczenia Przeciwdepresyjnego
Dla klinicysty przyjmującego nowego pacjenta z depresją jest to niemal święty Graal: jeśli właściwa diagnostyka i wspólne podejmowanie decyzji wskazują na zasadność wdrożenia leku przeciwdepresyjnego, czy można przewidzieć, który preparat będzie dla niego najbardziej skuteczny? Badania genetyczne nie okazały się skuteczniejsze niż ocena kliniczna w tym zakresie — jak omówił dr Chris Aiken w ubiegłym roku na łamach Psychopharmacology Institute. Czy zatem może pomóc sztuczna inteligencja? Przyjrzyjmy się temu.
Nowa publikacja Andrei Ciprianiego i współpracowników przedstawia wyniki randomizowanego badania narzędzia PETRUSHKA — systemu wspomagającego wybór leku przeciwdepresyjnego. Nazwa jest swego rodzaju akronimem od Personalizing Antidepressant Treatment for Unipolar Depression Combining Individual Choices, Risks and Big Data. Twórcy pozwolili sobie na pewną swobodę w tworzeniu skrótu, lecz koncepcja brzmi obiecująco. Być może nie powinno być zbyt trudne osiągnięcie lepszych wyników niż metoda prób i błędów, gdy dysponuje się wsparciem dużych zbiorów danych i
Odblokuj Quick Take i zdobądź
Zostań członkiem Silver, Gold, Silver extended, Gold extended, Silver – fr, Silver extended – fr, Gold – fr lub Gold extended – fr.
Masz już konto? Zaloguj się
