AI が「もや」を取り除くのに役立ちます: うつ病の治療における機械学習の応用

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

機械学習のテーマは、コンピューターサイエンスの起源をはるかに超えて広がり、幅広い公共および民間の産業やさまざまな学問分野に浸透しています。機械学習と人工知能 (AI) という用語はしばしば同じ意味で使用されますが、前者は通常、より広範な人工知能 (AI) の分野のサブセットと見なされます。

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ヘルスケアは機械学習技術の応用を試みている業界の一つです。現在、医療業界で最も広く使用されている人工知能技術は機械学習であり、患者の心身の健康の改善に関わっています。

ヘルスケアにおける機械学習アプリケーションの目標は、一般的に、臨床理解を深め、患者ケアを改善することです。具体的には、機械学習を使用して患者のスクリーニング、診断、臨床上の意思決定、および特定の治療結果を改善することに焦点を当てた研究が増えています。

身体の健康分野における機械学習の応用と比較すると、精神の健康分野における機械学習の応用はまだ遅れています。しかし、機械学習が人々の精神的健康をどのように改善できるかについての研究の数が近年急速に増加していることは喜ばしいことです。

メンタルヘルスは巨大な産業であり、この分野における機械学習の研究は、投薬、臨床診断、心理療法の結果など、幅広いトピックに適用されており、重度の精神疾患の発症を予測することさえ可能です。より具体的には、メンタルヘルス分野における上記の機械学習の応用は、多くの場合、特定の診断グループに焦点を当てており、場合によっては、精神疾患の特定の治療法にまで絞り込むことさえあります。

現在機械学習で研究されている最も一般的な診断グループは、精神疾患の中で最も一般的な症状であるうつ病でもあります。米国だけでも、2017年に1,700万人以上の成人が少なくとも1回は重度のうつ病エピソードを経験したと推定されており、これは人口の7%に相当します。

機械学習をうつ病研究に応用することは目新しいことではありませんが、実際のところ、この分野の研究はごく最近になって大きな進歩を遂げ始めたばかりです。

うつ病への機械学習の応用に関するすべての論文の文献分析により、最初の関連論文は 1993 年に発表されたことが判明しました。しかし、2 番目の論文が発表されたのは 1999 年になってからであり、それ以降は毎年着実にゆっくりと増加しています。最近、うつ病における機械学習に関する研究が増加しており、特に過去 3 年間で指数関数的な増加が顕著になっています。

このような進展を考えると、うつ病研究への機械学習の応用はまだ初期段階にあることは確かです。これは有望かつ刺激的な研究分野であり、やるべきことがまだたくさん残っています。

現在のアプリケーション

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画像ソース: unsplash

うつ病の診断と治療における機械学習の最も顕著で一般的な応用例の 1 つは、薬物治療の結果への使用です。実際、うつ病の診断と治療に機械学習を適用しているジャーナルを検索すると、ほとんどの論文が向精神薬による治療に焦点を当てていることがわかります。

ある有名な研究では、過去のうつ病研究 9 件の臨床データを組み合わせ、機械学習を使用して関連する症状をクラスター化し、機械学習モデルを構築していくつかの主要な抗うつ薬の有効性を評価しました。結果では、3 つの症状のクラスターが特定され、研究対象となったいくつかの抗うつ薬の有効性に統計的に有意な差があることが判明しました。これは、医師がうつ病患者に薬を処方する際には、患者が示す特定の症状に基づいて適切な薬を処方する必要があることを示唆しています。

結果を分類するために、認知、精神運動、感情テストなどの特定の心理学的評価ツールも使用されました。これらのクラスターは精神薬物治療への反応を予測するために使用され、その結果、特定のバイオマーカーが効果的な抗うつ薬の処方と関連していることが示されました。

機械学習は、うつ病治療において顕著かつ繰り返し発生する問題である、初期の投薬計画を完了した後に抗うつ症状を緩和する方法の研究にも応用されています。

研究者らは、臨床評価データに基づいて機械学習モデルをトレーニングし、3種類の抗うつ薬の効果（12週間後）を分類しました。結果によると、分析された 164 の臨床特性により、3 つの薬物治療計画のうち 2 つで 60% の精度でうつ病の寛解を予測できました。

文献ではあまり一般的ではありませんが、機械学習はうつ病の薬物療法以外の治療結果にも応用されています。うつ病治療に関する他の 2 つのデータも際立っています。それは、心理療法の結果と画像データ (磁気共鳴画像スキャンなど) です。

単極性うつ病と双極性うつ病の治療結果を予測するために機械学習を使用する最初のメタ分析では、心理療法を含むすべての形態のうつ病治療のデータが評価されました。研究者らは、639件の潜在的な研究の予備的な要約分析を行った後、そのうち75件の研究の全文を検討し、そのうち26件が機械学習アルゴリズムを使用してうつ病治療の結果を予測し、本研究の包含基準を満たしていることを発見した。

これらの調査結果は、全体的な成功率が 82% (P < .05) であり、治療結果を予測する機械学習の有効性を概ね裏付けており、複数のデータ タイプを使用するアルゴリズムが最も効果的であることを示しています。 MRI データに基づいて決定木を特別にトレーニングし、最初の抗うつ薬治療から 8 週間後の寛解率を分類したところ、MRI は最初の抗うつ薬治療に反応しない可能性が高い患者のサブセットを正常に特定できることがわかりました。

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うつ病における機械学習のもう 1 つの有望な応用は、統計とモデリングを使用して現在の症状と診断を再定義することです。これは、メンタルヘルス診断にも幅広く応用できます。これは大規模な取り組みとなり、数十年にわたって大きな抵抗に遭遇する可能性が高い。現状では、精神疾患の診断の理論的なカテゴリーに基づいて診断グループを定義しているが、これは必ずしも実際の精神疾患の症状に対応しているわけではないからだ。

潜在的な利点としては、病気の特定が改善され、より効果的な介入や医薬品の開発につながり、結果として精神疾患の莫大な経済的・社会的コストが削減されることなどが挙げられます。

診断カテゴリーの全面的な見直しは逆効果になる可能性があることから、研究者らは妥協案として、データ駆動型の機械学習と理論駆動型モデルを組み合わせることを提案した。具体的には、このアプローチでは、理論モデルが機械学習アルゴリズムに入力される変数の数を減らすことで特徴選択プロセスをガイドします。

この種のアプローチは、パーキンソン病などの他の医学的または神経学的疾患の結果を改善することが示されており、同様の方法を精神疾患の診断と治療に適用すると、診断と治療の結果が改善される可能性があります。

うつ病の診断と治療における機械学習の応用に関する研究は有望ではあるものの、考慮すべき潜在的な実用的および倫理的問題がまだいくつか残っています。

さまざまな情報源からデータを集約することの難しさや、研究で一般的に使用される測定法 (MRI など) を実際の精神疾患患者がいる現実世界の環境で実施することの難しさなど、いくつかの実際的な問題が研究の有用性を制限しています。

倫理的問題には、患者が実際にリスクがあるかどうかを知りたいと望んでいることを確認することや、重度のうつ病などの精神疾患のレッテルを貼ることによる潜在的な悪影響や汚名などが含まれます。

これは、メンタルヘルスサービスの提供者と消費者の両方にとってエキサイティングな時期です。機械学習研究のすばらしい新世界に足を踏み入れ、それを私たちの分野に最も効果的に適用する方法を理解し始めると、うつ病の新しい診断および治療の選択肢が近づいています。

現在、この分野の研究量は飛躍的に増加しており、機械学習がメンタルヘルスケアに与える潜在的な影響を実証しています。しかし同時に、機械学習で実現可能なことのほんの一部しか見ていません。精神疾患を最も効果的に治療する方法に関して、数十年にわたる変化が見られ始めており、診断グループ自体もテストされ始めています。

特にうつ病の治療においては、抗うつ薬治療の有効性を高め、寛解率を下げ、特定の薬剤に反応するグループをより適切に分類するために機械学習を応用する成功例が見られてきました。治療結果を改善するために、心理テストや認知テスト、MRI スキャンやその他の画像技術など、さまざまなソースからのデータが使用されます。

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さらに、機械学習技術は、うつ病の治療、治療結果の改善、特定の種類の治療に最もよく反応する患者と症状の特定など、特定の心理療法に応用されています。

今後の研究は、現在の基盤の妥当性と信頼性が検証され、その後これに基づいて改善が加えられるため、この方向に沿って継続される可能性が高いでしょう。現在、心理療法に応用されている機械学習の研究は比較的少ないこと、そして心理療法は（薬物療法と並んで）うつ病の最も一般的で効果的な長期治療の 1 つであることを考えると、この分野で機械学習の研究が急増し始めるのではないかと思います。

薬物治療の結果は概念化やテストが容易で、より長い医学研究の歴史と重複する部分が多いため、今後も不釣り合いな注目を集め続ける可能性が高い。

いくつかの問題はあるものの、うつ病治療における機械学習の応用展望は非常に広い。AIは人類が「もや」から抜け出すのを助けることができると信じています。