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Ein Entscheidungsunterstützungssystem zur Personalisierung der antidepressiven Behandlung
Für den nächsten neuen Patienten mit Depression gleicht es beinahe dem Heiligen Gral: Wenn eine sorgfältige Anamnese und eine partizipative Entscheidungsfindung den Beginn einer antidepressiven Therapie nahelegen – ließe sich dann vorhersagen, welches Antidepressivum am ehesten wirken würde? Genetische Tests haben sich für diesen Zweck gegenüber dem klinischen Urteil nicht als überlegen erwiesen, wie Dr. Chris Aiken im vergangenen Jahr am Psychopharmacology Institute darlegte. Kann also künstliche Intelligenz weiterhelfen? Sehen wir uns das an.
Eine neue Publikation von Andrea Cipriani und Kollegen stellt die Ergebnisse einer randomisierten Studie zu PETRUSHKA vor, einem System zur Unterstützung der Antidepressiva-Auswahl. Der Name ist ein Akronym – gewissermaßen – für „Personalizing Antidepressant Treatment for Unipolar Depression Combining Individual Choices, Risks and Big Data”. Die Abkürzung nimmt sich gewisse Freiheiten, klingt jedoch vielversprechend. Mit Hilfe von Big Data und KI sollte es nicht allzu schwer sein, besser abzuschneiden
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