乔治梅森大学公共卫生学院的研究人员利用人工智能(AI)分析模型的力量，将患者的病史与最有效的抗抑郁药相匹配，使患者能够更快地发现症状缓解。免费网站MeAgainMeds.com提供基于证据的建议，让临床医生和患者第一时间找到最佳的抗抑郁药。

“许多抑郁症患者必须尝试多种抗抑郁药，才能找到缓解症状的合适药物。我们的网站减少了患者被要求尝试的药物数量。乔治梅森大学公共卫生学院的首席研究员和健康信息学教授Farrokh Alemi说:“该系统向患者推荐至少100名具有相同确切相关病史的其他患者的有效方法。”

人工智能帮助简化了为患者和临床医生提供数千份指南的复杂任务。研究人员制定的指南很复杂，因为开具抗抑郁药处方需要大量临床信息;人工智能无缝地简化了这项任务。

以人工智能为核心，MeAgainMeds.com分析临床医生或患者对一些匿名病史问题的反应，以确定哪种口服抗抑郁药最能满足特定需求。该网站不要求提供任何个人身份信息，也不要求更改药物。建议患者就诊于初级卫生保健提供者，以了解药物的任何变化。

2018年，美国疾病控制中心报告称，超过13%的成年人使用抗抑郁药，自2020年大流行和其他流行病以来，这一数字只会增加。这个网站可以帮助数百万人更快地找到解脱。

阿莱米和他的团队分析了3,678,082名服用10,221,145种抗抑郁药物的患者。分析的口服抗抑郁药物有阿米替林、安非他酮、西酞普兰、地文拉法辛、多塞平、度洛西汀、艾司西酞普兰、氟西汀、米氮平、去甲替林、帕罗西汀、舍曲林、曲唑酮和文拉法辛。根据这些数据，他们创建了16770个亚组，每组至少有100个病例，包括对先前抗抑郁药的反应、目前的药物治疗、身体疾病史、精神疾病史、关键程序和其他信息。亚组和缓解率促使AI产生基于证据的药物推荐。

阿莱米说:“通过将患者与亚组进行匹配，临床医生可以为具有相似病史的人开出最有效的药物。”研究人员和网站建议使用该网站的患者将这些信息告诉他们的临床医生，后者将最终决定是否开具推荐的药物。

阿莱米和他的团队在2023年测试了该网站的原型，并在社交媒体上做了广告。当时，有1500名患者使用该网站。他们的目标是改善网站并扩大其用户基础。最初的研究是由弗吉尼亚联邦和罗伯特伍德约翰逊基金会资助的。

研究人员最近发表的一篇关于抗抑郁药物反应的论文分析了2467个接受过心理治疗的亚组患者。《抗抑郁药与心理治疗结合的有效性》于2024年3月在线发表在《心理健康政策与经济学杂志》上。其他作者包括坦普尔大学的Tulay G Soylu，以及爱尔兰都柏林皇家外科学院的Mary Cannon和Conor McCandless。