來源：https://www.nature.com/articles/d41586-024-00094-9
醫(yī)生依靠算法進行個性化醫(yī)療，但對精神分裂癥試驗的分析表明，這些工具無法適應(yīng)新的數(shù)據(jù)集。
一項研究發(fā)現(xiàn)，旨在幫助醫(yī)生治療精神分裂癥患者的計算機算法不能很好地適應(yīng)新的、看不見的數(shù)據(jù)。
這些工具使用人工智能(AI)在大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式，并預(yù)測個人對特定治療的反應(yīng)，是精準醫(yī)學(xué)的核心，在精準醫(yī)學(xué)中，醫(yī)療專業(yè)人員試圖為每個人量身定制治療方法。在1月11日發(fā)表在《科學(xué)》雜志上的研究中，研究人員表明，人工智能模型可以高精度地預(yù)測接受訓(xùn)練的樣本中的人的治療結(jié)果。但當(dāng)應(yīng)用于初始樣本的子集或不同的數(shù)據(jù)集時，它們的性能下降到略好于偶然性。
為了有效性，預(yù)測模型需要在不同的情況下保持一致的準確性，具有最小的偏差或隨機結(jié)果。
“這是一個人們沒有意識到的巨大問題，”研究合著者、康涅狄格州紐黑文耶魯大學(xué)的精神病學(xué)家Adam Chekroud說?！斑@項研究基本上證明了算法需要在多個樣本上進行測試?！?/p>
研究人員評估了一種常用于精神病預(yù)測模型的算法。他們使用了五項抗精神病藥物臨床試驗的數(shù)據(jù)，涉及北美、亞洲、歐洲和非洲的1513名被診斷為精神分裂癥的參與者。這些試驗于2004年至2009年進行，測量了參與者在服用三種抗精神病藥物中的一種之前和之后四周的癥狀(或比較同一藥物不同劑量的效果)。
該團隊訓(xùn)練了該算法，以預(yù)測抗精神病藥物治療四周后癥狀的改善。首先，研究人員在開發(fā)該算法的試驗中測試了該算法的準確性——將其預(yù)測與試驗中記錄的實際結(jié)果進行比較——發(fā)現(xiàn)準確性很高。
然后，他們使用了幾種方法來評估模型對新數(shù)據(jù)的泛化能力。研究人員根據(jù)一項臨床試驗的數(shù)據(jù)子集對其進行訓(xùn)練，然后將其應(yīng)用于同一試驗的另一個子集。他們還根據(jù)一次試驗或一組試驗的所有數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法，然后在另一次試驗中測量其性能。
該模型在這些測試中表現(xiàn)不佳，當(dāng)應(yīng)用于未經(jīng)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集時，產(chǎn)生的預(yù)測似乎幾乎是隨機的。該團隊使用不同的預(yù)測算法重復(fù)了實驗，但得到了類似的結(jié)果。
該研究的作者表示，他們的發(fā)現(xiàn)突出了臨床預(yù)測模型應(yīng)如何在大型數(shù)據(jù)集上進行嚴格測試，以確保其可靠性。一項對308個精神病結(jié)果臨床預(yù)測模型的系統(tǒng)綜述2發(fā)現(xiàn)，只有約20%的模型在開發(fā)模型的樣本之外的其他樣本上進行了驗證。
Chekroud說：“我們應(yīng)該把它看作是藥物開發(fā)?！?。他解釋說，許多藥物在早期臨床試驗中顯示出希望，但在后期卻步履蹣跚。“我們確實必須對如何構(gòu)建這些算法以及如何測試它們嚴格遵守紀律。我們不能只做一次就認為這是真實的?！?/p>
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