Predpovedanie progresie depresie a úzkosti pri skleróze multiplex z longitudinálnych klinických údajov pomocou strojového učenia

Výskum skúmal možnosti predpovedania vývoja depresie a úzkosti u pacientov so sklerózou multiplex pomocou údajov z elektronických zdravotníckych záznamov. Vedci vyvinuli modely strojového učenia na predpovedanie zmien skóre PHQ-9 (depresie) a GAD-7 (úzkosti) na základe údajov od 2 163 pacientov s MS (7 327 pozorovaní) a 1 465 pacientov (3 319 pozorovaní). Modely dosiahli hodnotu R² 0,22 pre PHQ-9 a 0,28 pre GAD-7. Počiatočné skóre bolo dominantným prediktorom, čo však väčšinou odráža regresiu k priemeru. Vek sa ukázal ako konzistentný sekundárny prediktor – mladší pacienti vykazovali menšie zlepšenia nezávisle od počiatočnej závažnosti. Výsledky naznačujú, že samotné štruktúrované klinické údaje zachytávajú len malú časť faktorov ovplyvňujúcich duševné zdravie, a že budú potrebné bohatšie zdroje údajov.