AI模型预测精神分裂症、双相情感障碍进展

快速阅读: 据《MobiHealth新闻》称，一项新研究显示，基于电子健康记录的机器学习模型能有效预测精神分裂症和躁狂抑郁症的发展，尤其对精神分裂症的预测更准确。该模型利用丹麦中部地区精神科服务部门的数据进行训练，但主要适用于从较轻精神疾病进展到这两种严重疾病的患者。此外，2024年MEMOTEXT公司开发了针对精神分裂症和精神病患者的数字应用，韩国研究人员则利用可穿戴设备数据预测情绪发作。2022年，勃林格殷格翰和点击治疗公司扩大合作，开发用于精神分裂症患者的数字疗法。

基于电子健康记录（EHRs）的常规临床数据训练的机器学习模型预测了在精神科服务中接受其他精神疾病治疗的患者发展为精神分裂症或躁狂抑郁症的诊断进展，根据《美国医学会杂志·精神病学》上发表的一项新队列研究显示。这项名为“通过机器学习预测诊断进展至精神分裂症或躁狂抑郁症”的队列研究指出，“基于常规临床数据的机器学习检测精神分裂症进展是可行的，这可能减少诊断延迟和未经治疗疾病的持续时间。”该队列包括24,449名年龄在15至60岁之间的患者，在2013年至2016年间，他们与丹麦中部地区的精神科服务部门共有398,922次门诊接触。研究作者写道，相较于躁狂抑郁症，精神分裂症的预测更为准确，后者被证明是一个更具挑战性的目标。作者得出结论，从EHRs中提取的常规临床数据能够预测精神分裂症和躁狂抑郁症的诊断变化，其中精神分裂症比躁狂抑郁症更容易预测。“预测精神分裂症的模型表现远优于预测躁狂抑郁症的模型，这可能是因为后者表现出更多的临床异质性，”作者写道。“这些发现表明，基于临床笔记的文字特征在提高精神疾病预后预测方面展现出巨大潜力。”该研究也存在局限性。“首先，数据仅限于接受精神科治疗的患者，并未涵盖初级保健信息，”作者写道。“因此，预测模型主要适用于那些从较轻的精神疾病进展到精神分裂症或躁狂抑郁症的患者。那些最初因疑似精神分裂症或躁狂抑郁症而首次接触精神科服务的患者无法从中获得更多益处。”

2024年，MEMOTEXT公司的创始人兼总裁阿莫斯·阿德勒在接受HIMSS电视台采访时讨论了公司如何构建和商业化数字工具，其针对精神分裂症和精神病患者的数字应用程序，以及加拿大与美国市场的数字疗法。同年，韩国研究人员开发了基于机器学习的模型，仅使用可穿戴设备的睡眠和昼夜节律数据即可预测情绪发作。在一项研究中，研究结果发表在《自然》杂志的《npj 数字医学》期刊上，研究团队首先收集并分析了来自168名患有情绪障碍（包括重度抑郁和躁狂抑郁症）的韩国患者的Fitbit生成的429天睡眠觉醒数据。

2022年，制药公司勃林格殷格翰和点击治疗公司扩大了合作，以开发和商业化另一种用于精神分裂症患者的处方数字疗法。该交易使点击公司获得了最高达4.6亿美元的资金，加上分级版税。这一联盟建立在2020年宣布的早期合作基础上，该合作开发了CT-155，一种初始用于治疗精神分裂症的疗法。

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