人工智能（AI）可以通过处理大量现有的患者临床数据来提高疾病预测的准确性。通常认为，对于难治性抑郁症（TRD），需要更多的治疗方法，但AI显示，现有的选项可以更有效地使用，以改善预测和治疗。最近发表了多项研究，支持将AI作为工具，用于消除重度抑郁障碍（MDD）患者治疗中的大部分试错过程。然而，研究人员强调，还需要更多此类研究，因为AI正在迅速集成到MDD和TRD的治疗中，其效用需要得到验证。
一个扩大使用AI或机器学习在TRD领域的例子是，总部位于纽约的精神健康治疗集团Resilience Lab于10月22日收购了Options MD。该集团表示，Options MD的专有AI临床工具使其有信心扩展到难以治疗的抑郁症形式。Options MD声称，该公司在开始治疗后的三个月内，实现了27%的缓解率，而行业基准为14%，并且在三个月内的保留率为65%，而行业基准为30%。
同样，位于马里兰州罗克维尔的Potomac Psychiatry也推出了一款名为“Dr. Holo”的AI工具，以帮助患有TRD的患者。该集团使用其AI模型个性化患者的护理，减少导致治疗失败的随意假设。
尽管AI在TRD和MDD中的应用相对较新，但证据表明这项技术可能已经准备好进入实际应用阶段。2022年的一项研究评估了一种名为Aifred的临床决策支持系统（CDSS）的实用性，使用的是精神病医生和个人护理提供者，他们在匿名的真实患者案例中使用CDSS辅助预测和治疗。作者表示，60%的医生认为它在治疗选择中有用，家庭医生的接受度最高，他们通常对治疗严重抑郁缺乏信心。此外，50%的医生会将其用于所有抑郁症患者，另有35%的医生表示会将其用于所有重度或TRD抑郁症患者。重要的是，经过几次会议后，医生对AI工具的信心和信任显著增加。他们指出，该工具往往能为所选治疗方案提供更强的理由。40%的医生提到，能够向患者传达治疗决定的动机是一个好处，特别是能够向患者提供具体的缓解概率数据。
研究者表示，AI可以通过处理大量现有的患者临床数据来提高疾病预测的准确性。抑郁症通常是由于潜在疾病引起的，AI模型可以识别这些潜在疾病。韩国的一项研究发现，一种AI工具在追踪和预测抑郁症病程方面的准确率为88%。“AI不仅可以预测抑郁症，还可以高精度地预测其他精神状况，如自杀倾向和产后抑郁症。”韩国顺天乡大学融合医疗保健医学系的Yoonseo Park硕士写道。
另一项研究专门考察了预测模型在TRD中的准确性，发现其中一个模型在预测这种形式的MDD方面达到了62%的准确率。作者得出结论，AI可以提高TRD的早期检测，帮助制定个性化治疗计划，优先照顾高风险患者，并为研究和治疗指南提供信息。
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