抗抑郁药物在最初几周内经常出现治疗中断的情况。为了降低这一比率并提高依从性，牛津的研究人员开发了人工智能支持的PETRUSHKA工具，旨在确定最适合个体的活性成分。在一项临床研究中，该程序表现良好。
许多抑郁症患者在治疗的最初几周就停止了药物治疗，这可能是由于副作用或药物效果延迟显现所致。为了提高治疗依从性，英国牛津大学的研究人员开发了名为"PETRUSHKA"的数字应用程序，该应用帮助医生为抑郁症患者找到最适合个体的活性成分。在选择抗抑郁药物时，这一人工智能支持的程序不仅考虑医生的建议，还考虑患者的偏好，特别是可接受的副作用，以及年龄、性别和体重等人口统计学数据。
在一项随机研究中，该工具被证明有效：与未使用PETRUSHKA辅助的治疗相比，在最初八周内治疗中断率降低了约40%。此外，根据预测工具选择用药的参与者在24周后感受到症状明显缓解。相关结果最近发表在《美国医学会杂志》(JAMA)上。
该研究共有540名18至74岁的重度抑郁症患者参与，他们在巴西、加拿大或英国的47个初级保健机构接受治疗。然而，Andrea Cipriani教授的研究团队仅能完全评估493人的数据。其中252人的用药未使用PETRUSHKA辅助选择，而241人则使用了该工具。
明显更好的依从性
在干预组中，总计69人（17%）在前八周内中断治疗（主要终点），其中22人（9%）因不良反应而中断。对照组的中断率更高：252名患者中有69人（27%）未继续治疗，39人（16%）因副作用中断。这意味着使用PETRUSHKA后，治疗中断的相对风险比对照组低约37%。
研究人员使用患者健康问卷-9(PHQ-9)评估抑郁症状的严重程度。该评分最高为27分（分数越高，症状越严重）。经过24周的抗抑郁药物治疗，PETRUSHKA组的平均评分为7.1，而对照组为9.2。干预组的焦虑症状也较低：在焦虑量表GAD-7（0-21分）上，24周后患者平均得分为4.6分，而对照组为5.8分。
"精神健康领域落后于医学其他领域，长期以来抗抑郁药物治疗一直基于试错法。PETRUSHKA表明，通过结合最佳可用证据与患者偏好，我们可以从一开始就个性化抗抑郁药物治疗，并帮助更多人坚持使用适合他们的药物，"第一作者Cipriani在牛津大学的一份新闻稿中评论道。
研究人员表示，还需要进一步研究以评估该干预措施的长期效果和成本效益。作者承认研究的局限性，即该研究未采用双盲设计，且部分数据未能完全评估。
【全文结束】