npj Digital Medicine· 2026Q1
Tedaviye dirençli depresyon için tekrarlayan transkraniyal manyetik stimülasyon protokolü seçiminde pekiştirmeli öğrenme
Reinforcement learning for repetitive transcranial magnetic stimulation protocol selection in treatment-resistant depression
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Klinik verilerle eğitilmiş bir pekiştirmeli öğrenme algoritması, standart hekim seçimlerine kıyasla Hasta Sağlık Anketi-9 puanlarında 0,788 puan daha fazla iyileşme sağlayan tekrarlayan transkraniyal manyetik stimülasyon (rTMS) protokolleri önerdi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- rTMS protokollerini önermek için rutin klinik verilerle eğitilmiş pekiştirmeli öğrenme (RL) algoritması.
- Algoritma önerileri, ayrılmış hastalarda (n=370) sonraki seans Hasta Sağlık Anketi-9 iyileşmesinde 0,788 puan daha fazla iyileşme ile ilişkilendirildi.
- Her öneriye uyulması, 3,22 puan ek iyileşme sağlaması öngörülüyor.
- Bulgular, RL'nin daha fazla semptom iyileşmesi ile ilişkili seans düzeyinde rTMS tedavi örüntülerini belirleyebileceğini düşündürmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), including intermittent theta-burst stimulation (iTBS), is an established treatment for treatment-resistant depression, but clinicians lack evidence-based guidance for session-level choices among stimulation type, intensity, and laterality. In this study, we investigated whether a reinforcement learning (RL) algorithm trained on routine clinical data could recommend session-level rTMS protocols associated with greater symptom improvement using electronic health record data from 1609 adults treated with rTMS between January 2023 and June 2025 across 19 clinic groups. Among 370 patients from held-out clinics, treatment decisions matching algorithm recommendations were associated with 0.788 points greater next-session Patient Health Questionnaire-9 improvement than treatments that differed (95% CI: 0.634–0.940). Following every recommendation was projected to produce 3.22 points of additional improvement (95% CI: 2.72–3.75). These findings suggest RL can find treatment patterns associated with greater next-session improvement and potentially meaningful improvement accumulated across a treatment episode.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. npj Digital Medicine, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Nöroloji (Sinirbilim)
NeurologyNeuroscience