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Bu sayfa, 26. Dünya Psikiyatri Kongresi'nde sunulan çalışmanın yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış Türkçe özetidir. Çalışmanın sahibi sunan yazarlardır; atıf için orijinal kaynağa başvurun.

SO023

Kısa Sözlü Poster SunumuDijital Psikiyatri ve Yapay ZekâBayesçi ağ meta analizi

Comparación de la selección de antidepresivos mediante inteligencia artificial y guiada por algoritmos en el trastorno depresivo mayor: metaanálisis en red bayesiano

ARTIFICIAL INTELLIGENCE VERSUS ALGORITHM GUIDED ANTIDEPRESSANT SELECTION IN MAJOR DEPRESSIVE DISORDER A BAYESIAN NETWORK META ANALYSIS

Sunan: Srushti M. Patil

Ülke: India

Oturum: 2610 - PARALLEL SHORT ORAL POSTER SESSIONS: MOOD & ANXIETY DISORDERS - Part I

Tarih: Thu, 24.09.2026

Los sistemas de apoyo a la decisión clínica basados en inteligencia artificial se situaron por encima tanto de la atención guiada por algoritmos como de la atención habitual en cuanto a remisión y respuesta, aunque las estimaciones presentan incertidumbre, con intervalos de credibilidad muy amplios.

El objetivo fue comparar los sistemas de apoyo a la decisión clínica basados en inteligencia artificial (clinical decision support system, CDSS), el tratamiento guiado por algoritmos y el tratamiento habitual (treatment as usual, TAU) para la selección de antidepresivos en el trastorno depresivo mayor (major depressive disorder, MDD), en términos de eficacia y tolerabilidad. Se incluyeron en un metaanálisis en red 7 estudios (N=2.328) que comparaban estas tres estrategias en pacientes adultos con MDD, mediante un modelo bayesiano binomial con enlace logit y efectos aleatorios; los desenlaces primarios fueron la remisión y la respuesta, y los secundarios, el abandono del tratamiento y los acontecimientos adversos. Los tratamientos se clasificaron mediante la superficie bajo la curva de clasificación acumulada (surface under the cumulative ranking curve, SUCRA). En cuanto a la remisión, los CDSS basados en inteligencia artificial ocuparon el primer puesto (SUCRA del 100 %) y mostraron una clara superioridad tanto frente al TAU (log OR 21,01; intervalo de credibilidad del 95 % (credible interval, CrI): de 2,58 a 47,29) como frente a la atención guiada por algoritmos (log OR 20,88; de 2,46 a 47,19); el tratamiento guiado por algoritmos no mostró una superioridad clara frente al TAU (log OR 0,10; de -0,27 a 0,56). En cuanto a la respuesta, la inteligencia artificial también ocupó el primer puesto (SUCRA del 98,1 %); se obtuvo un log OR de 1,41 (de -0,03 a 3,16) frente al TAU y de 1,76 (de 0,28 a 3,55) frente a la atención guiada por algoritmos, mientras que esta última superó al TAU de forma limítrofe (log OR 0,35; de 0,01 a 0,70). No se detectaron diferencias claras entre los grupos en el abandono del tratamiento ni en los acontecimientos adversos; las estimaciones presentaron incertidumbre, con intervalos de credibilidad superpuestos, y la clasificación SUCRA sugirió que el abandono podría ser algo menor con el TAU (73,6 %). Los autores señalan que los CDSS basados en inteligencia artificial podrían aumentar considerablemente la remisión y la respuesta, pero que persiste la incertidumbre debido a la heterogeneidad, al número limitado de estudios sobre inteligencia artificial y a los intervalos de credibilidad muy amplios, por lo que se necesitan ensayos controlados aleatorizados a gran escala y con enmascaramiento.

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APA 7: Patil, S. M., et al. (2026, September 24). Artificial intelligence versus algorithm guided antidepressant selection in major depressive disorder a bayesian network meta analysis [Poster presentation]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026), Stockholm, Sweden. https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1186

Vancouver: Patil SM, et al. Artificial intelligence versus algorithm guided antidepressant selection in major depressive disorder a bayesian network meta analysis [poster]. 26th WPA World Congress of Psychiatry (WCP 2026); 2026 Sep 23-26; Stockholm, Sweden. Available from: https://cslide.ctimeetingtech.com/wcp26/attendee/eposter/file/1186

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Sitenin son güncellemesi: 8 Kasım 2026 · Site editörü: Doç. Dr. Alişan Burak Yaşar, info@alisanburak.com