ANTIDEPRESSANT RECOMMENDATION METHOD AND SYSTEM

An antidepressant recommendation method using an antidepressant recommendation system according to the present invention comprises the steps of: (a) inputting information on states of a patient into a database in which drug names, brands of drugs, therapeutic purposes of individual drugs, prescription instructions according to states of patients, and adverse effects of corresponding drug are recorded, to calculate recommendation scores for drugs suitable for the patient's states; (b) inputting information on the current depression index of a patient, a described drug, and a prediction-desired week into an antidepressant reactivity-predicting machine learning model constructed on the basis of patient data including patients' fundamental information, genome information, and MRI information, prescribed drugs, and weekly depression indices of individual patients, to predict a depression index on the prediction-desired week and to calculate a reactivity score on the basis of predicted depression index; and (c) recommending an optimal antidepressant on the basis of the calculated recommendation scores for individual drugs and the reactivity scores for prescribed drugs. La présente invention concerne un procédé de recommandation d'antidépresseur utilisant un système de recommandation d'antidépresseur et comprenant les étapes consistant à : (a) entrer des informations sur des états d'un patient dans une base de données dans laquelle des noms de médicaments, des marques de médicaments, des fins thérapeutiques de médicaments individuels, des instructions de prescription en fonction d'états de patients, et des effets secondaires du médicament correspondant sont enregistrés, afin de calculer des scores de recommandation pour des médicaments appropriés pour les états du patient; (b) entrer des informations sur l'indice de dépression actuel d'un patient, un médicament décrit et une semaine souhaitée par prédiction dans un modèle d'apprentissage machine de prédiction de réactivité d'antidépresseur construit sur la base de données de patient comprenant des informations fondamentales de patients, des informations de génome et des informations d'IRM, des médicaments prescrits, et des indices de dépression hebdomadaires de patients individuels, pour prédire un indice de dépression sur la semaine souhaitée par prédiction et pour calculer un score de réactivité sur la base de l'indice de dépression prédit; et (c) recommander un antidépresseur optimal sur la base des scores de