La depressione si affida all’Intelligenza Artificiale. Obiettivo? Trovare l’antidepressivo efficace “al primo colpo”Medicomunicare Magazine

I ricercatori del College of Public Health della George Mason University hanno sfruttato la potenza dei modelli analitici dell’intelligenza artificiale (AI) per abbinare l’anamnesi di un paziente all’antidepressivo più efficace, consentendo ai pazienti di trovare prima sollievo dai sintomi. Il sito web gratuito, MeAgainMeds.com, fornisce raccomandazioni basate sull’evidenza, consentendo ai medici e ai pazienti di trovare l’antidepressivo ottimale al primo tentativo. L’intelligenza artificiale ha contribuito a semplificare il compito molto complesso di rendere migliaia di linee guida facilmente accessibili a pazienti e medici. Le linee guida create dai ricercatori sono complicate a causa della quantità di informazioni cliniche rilevanti nella prescrizione di un antidepressivo: l’intelligenza artificiale semplifica perfettamente il compito.

Con l’intelligenza artificiale al centro, MeAgainMeds.com analizza le risposte del medico o del paziente ad alcune domande anonime sull’anamnesi per determinare quale antidepressivo orale potrebbe soddisfare meglio le esigenze specifiche. Il sito web non richiede alcuna informazione personale identificabile e non prescrive modifiche ai farmaci. Si consiglia ai pazienti di rivolgersi al proprio medico di base per eventuali modifiche ai farmaci. Nel 2018, i Centri per il controllo delle malattie hanno riferito che oltre il 13% degli adulti fa uso di antidepressivi e il numero non ha fatto altro che aumentare dopo la pandemia e altre epidemie a partire dal 2020. Questo sito web potrebbe aiutare milioni di persone a trovare sollievo più rapidamente. Il Dr. Alemi e il suo team hanno analizzato una coorte globale di 3.678.082 pazienti.

Gli antidepressivi orali analizzati erano amitriptilina, duloxetina, escitalopram, sertralina, trazodone, venlafaxina, fluoxetina, paroxetina, mirtazapina, bupropione, citalopram, desvenlafaxina, doxepina e nortriptilina. Dai dati, hanno creato 16.770 sottogruppi di almeno 100 casi, utilizzando reazioni a precedenti antidepressivi, farmaci attuali, storia di malattie fisiche, storia di malattie mentali, procedure chiave e altre informazioni. I sottogruppi e i tassi di remissione spingono l’intelligenza artificiale a produrre una raccomandazione terapeutica basata sull’evidenza. I ricercatori e ovviamente il sito web raccomandano ai pazienti che utilizzano il sito di fornire le informazioni ai propri medici, che alla fine decideranno se prescrivere il medicinale raccomandato. Il Dr. Alemi e il suo team hanno testato una versione prototipo del sito nel 2023.

A quel tempo, 1.500 pazienti utilizzavano il sito web. L’obiettivo primario è migliorare le prestazioni del sito ed espandere la propria base di utenti. Il razionale è da integrare con le scoperte degli ultimi dieci anni, che hanno permesso di rilevare l’esistenza di forme di depressione non convenzionali, che non dipendono solamente dalle vecchie credenze basate sulla teoria “monoaminergica” dello sbilanciamento delle ammine bioattive, quali serotonina e dopamina. Con l’integrazione dell’intervento del microbiota e di altri fattori che possono spiegare l’abbondante fetta di forme depressive resistenti al trattamento, le forme di AI e “machine learning” (MAL) di ultima generazione potranno evitare di far usare antidepressivi per mesi ed azzeccare subito quello più efficace. Un ulteriore passo verso la medicina clinica personalizzata.