脑电图显（xiǎn）示了大脑活动的（de）特定模式，可以用来训练机器学习（xí）算法。

人工智能可以通过人们（men）的（de）脑（nǎo）电波，预测抗抑郁药物是否可能对他们有帮助。这项技术（shù）可能为给精神疾病开处方药物提供一种（zhǒng）新方法（fǎ）。

抗（kàng）抑郁药（yào）并不是对所（suǒ）有抑郁症患者（zhě）都有效，对此，科学家尚未明（míng）确（què）原因。“在精神病学中有一个（gè）核（hé）心（xīn）问题，我们通常根据（jù）疾病的终点来定义（yì）疾病，比如（rú）疾病会导致什么行为。”美（měi）国斯坦福大学教授Amit Etkin说，“病人告诉医生他（tā）很沮丧，除此之外医生什么都不知道，比（bǐ）如不知道（dào）大脑里发（fā）生了什么，只能根据（jù）很少（shǎo）的信息开药。”

Etkin想知道是否有一种机（jī）器学习算法可以根据抑郁（yù）症患者的大（dà）脑活（huó）动进行预测，而这些患者（zhě）最有可能接受（shòu）抗抑郁药舍曲（qǔ）林的治疗（liáo）。这种药物通（tōng）常只对1/3的服用者（zhě）有（yǒu）效。

Etkin团（tuán）队收集了228名（míng）18至65岁的抑郁症患者的脑电波（bō）记录。这些（xiē）人之前曾服用过抗抑郁药（yào）物，但在研究开始时并没有服用这类药物。

在这228名受试者中，研究（jiū）人员让大约（yuē）一半（bàn）的人（rén）服用舍曲林，其余（yú）的（de）人服（fú）用安慰（wèi）剂。随后8周（zhōu）内，研究人员对（duì）受试者的情绪（xù）进行了监测，并使用抑郁评分（fèn）量表对其（qí）情（qíng）绪变化进行测量（liàng）。

通过比较对（duì）药物反应良好和对药物没有（yǒu）反应的受（shòu）试者的脑电图（tú）记录，机（jī）器学习算（suàn）法（fǎ）能够（gòu）识（shí）别特（tè）定的大（dà）脑（nǎo）活（huó）动（dòng）模（mó）式（shì），从而（ér）有可能发现舍曲林是否对治疗抑郁症起帮助作用。

随后，研究团队在另外一组279名受试者身上测试了该算法。尽管总体（tǐ）受（shòu）试者中只有41%对舍（shě）曲林（lín）的反应良好，但该算法预测受（shòu）试者中有76%的人对舍曲林的反（fǎn）应良好。

为（wéi）开发这项技术，Etkin成立（lì）了一家名为Alto Neuroscience的公司。Etkin说，他（tā）希望通过提供“客观测试（shì）的工具（jù）”，帮助医生对病人做出判断，从而产（chǎn）生更有效的舍曲（qǔ）林处方。

科学家在日前出版（bǎn）的（de）《自然—生物技术》上报告了这（zhè）一研究（jiū）成（chéng）果。

丹麦哥本哈（hā）根（gēn）临床试验中心教授（shòu）Christian Gluud说，这种人（rén）工智（zhì）能“可能在未来对抑郁（yù）症患者的治疗有潜在的意义”。但他（tā）表示（shì），这些试验结果需要得到其他研究人员的重复，“然后才（cái）能考虑转（zhuǎn）入临床实践”。