Masennuksen diagnoosin ja hoidon optimointi moniulotteisen kliinisen arvioinnin luokituksen perusteella

Masennushäiriö (MDD), jolle on tunnusomaista korkea esiintyvyys, korkea uusiutumisaste ja korkea työkyvyttömyysaste, on mielenterveyssairaus, josta on raskain taakka ja siitä on tullut merkittävä kansanterveysongelma Kiinassa ja maailmassa. Suuria haasteita masennuksen diagnosoinnissa ja hoidossa ovat monimutkainen patogeneesi, objektiivisten diagnostisten kriteerien puuttuminen, epätyydyttävät hoitotulokset ja huono hoitomyöntyvyys. Aiemmat tutkimusryhmämme tutkimukset osoittivat, että masennukseen vaikuttavat monet tekijät. Voisimme tutkia tärkeitä markkereita diagnosointiin, hoitoon ja hoidon tehokkuuden ennustamiseen masentuneiden potilaiden tiedoissa, jotka on kerätty eri ulottuvuuksista, mukaan lukien immuuniaineenvaihdunta, aivojen elektrofysiologia, aivojen rakenne ja toiminnalliset hermopiirit, neuropsykologia ja psykofysiologia. Valmiit tutkimuksemme Kiinan 12. ja 13. viisivuotissuunnitelman kansallisessa tieteen ja teknologian tukiohjelmassa sekä kansallisessa keskeisessä tutkimus- ja kehitysohjelmassa (T&K) havaitsivat, että tietyille kliinisille alatyypeille suunniteltu hoito voi parantaa hoidon tehoa, ja sillä välin Sähköiseen mittaukseen perustuvan hoidon (e-MBC) soveltaminen yhdistettynä älykkäisiin mobiilipäätteisiin voi tarjota potilaille tehokkaasti koko hoitojakson lääketieteellisen hoidon, parantaa potilaiden hoitomyöntyvyyttä ja lisätä kliinisen diagnoosin ja hoidon tehokkuutta. Kuitenkin kliiniseen oireyhtymään perustuvan taudindiagnoosin ilman alatyyppierottelua ja monimittaisen biologisen tiedon louhinnan, moniulotteisen arvioinnin ja syvän integroinnin puutteen vuoksi useimpien aikaisempien tutkimusten tuloksia tuskin voidaan käyttää kliinisessä käytännössä. Siksi on olemassa vahva tarve tehdä systemaattista tutkimusta, jossa kliinisten ominaisuuksien moniulotteinen arviointi ja laaja tiedonkeruu ja louhinta ovat tarpeen kliinisen diagnoosin ja optimaalisten hoito-ohjelmien muodostamiseksi masennuksen alatyypeille. Tavoitteen saavuttamiseksi masennuspotilaat ovat tutkimuskohteenamme tässä tutkimuksessa. Ensinnäkin aiemman kohorttitutkimuksen ja koko kurssin e-MBC:n perusteella kerätään edelleen potilaiden liike-, hengitys-, syke- ja unitietoja. Tekoälyteknologian (AI) avulla, kuten syvän koneoppimisen avulla, EEG-kuvaukseen integroitu data ja spesifiset immunometaboliset markkerit veressä analysoidaan kliinisin ominaisuuksin. Diagnoosi- ja luokittelumalli laaditaan moniulotteisen kliinisen arvioinnin perusteella ja todetaan. Toiseksi tulevassa monikeskustutkimuksessa, satunnaistetussa kontrolloidussa tutkimuksessa, optimaalisia hoito-ohjelmia eri masennuksen alatyypeille ja yksilöllistä magneettistimulaatiota koskevaa fyysistä interventiotekniikkaa, jota ohjaa tekoäly, tutkitaan, jotta voidaan luoda ennustava malli parantavasta vaikutuksesta. Lopuksi pitkäaikainen seuranta ja sen säännöllinen tiedonkeruu voidaan suorittaa e-MBC:hen linkitetyllä potilasdiagnoosi- ja hoitoalustalla. Näin ollen perustetaan vakaa kliininen kohortti ja kehittynyt tietokanta, joka sisältää moniulotteisia tietoja masennuksesta. Koko kurssin e-MBC-hallintaalustaa optimoidaan ja edistetään potilaiden hoitomyöntyvyyden, hoidon tehokkuuden ja ennusteen parantamiseksi. Tämä tutkimus voi tarjota todisteita masennuksen tarkasta diagnoosista ja luokittelusta sekä optimaalisista hoito-ohjelmista eri alatyypeille.