想到治療憂鬱症的方式，就可能讓你眉頭深鎖。
全球造成身心失能最嚴重之病症的憂鬱症，估計約有三億人受其影響。醫界雖已提出多項可能治療憂鬱症的方法，醫生卻沒有一項可靠方法來掌握每名患者的最佳狀況。許多人多年來一直在跟憂鬱症帶來的藥物持續副作用與絕望感抗爭，在不斷嘗試與錯誤中找出最理想的辦法。
「這種痛苦促使我們找出更好的治療方式。」來自加拿大蒙特婁之新創公司 Aifred Health 的共同創辦人暨技術長 Robert Fratila 說。
該公司使用 GPU 加速深度學習，根據患者的症狀、人口統計資料與部分醫學測試結果來預測最佳治療方案。迄今該公司的研究成果使其在獎金五百萬美元的 IBM Watson AI XPRIZE 競賽裡，獲得前十名的佳績，
為患者量身打造的憂鬱症治療方式
憂鬱症不只是心情不好而已，最糟的是它會讓人想自裁。情緒低落時綿延不絕的悲傷或絕望感會影響生活的方方面面，像是對日常活動提不起興趣、睡眠和食慾不佳，甚至還會注意力不集中。
精神科醫生會從幾十種抗憂鬱藥、多類心理治療方式裡，選擇合適者來治療患者，甚至在對重症患者選擇腦刺激技術。Fratila 表示醫師按照自己的經驗及醫療指導來選擇治療方法，卻沒有客觀的判定方法。
Aifred Health 旨在將更多科學納入治療方案，讓醫師能對個別患者量身打造治療方法。
Fratila 說：「這個想法是提早讓人們獲得正確的治療方法，而縮短康復時間。」如此一來能降低憂鬱症的醫療費用。
Aifred Health 是加入 NVIDIA Inception 計畫之2,200餘間新創公司的其中一員。這項虛擬加速器計畫提供技術、專業知識與市場支持給新創公司。
基因檢測讓治療更佳
醫師可以使用 MRI、X 光或血液檢查等醫學檢查，對多數疾病選擇治療方案並監測患者的反應情況，可是在治療憂鬱症之際卻無法這麼做。隨著愈來愈多研究表明神經影像學、遺傳學與其他生物因素有可能找出最佳治療方式，日後或許會出現一絲曙光。
Aifred Health 的研究團隊將研究資料與患者人口統計資料、症狀及病史結合起來，開發出一套深度學習軟體，幫助醫師為患者量身打造治療方式。他們使用自己的 cuDNN 加速深度學習架構和 IBM Cloud 裡的 NVIDIA GPU，運用來自美國國立精神衛生研究院及其它來源的資料來訓練其神經網路。
Aifred Health 還是參加 SMART 心理健康預測錦標賽的十四支隊伍之一，這項賽事旨於瞭解誰能為焦慮和憂鬱症治療反應，建立最佳預測模型。
「使用 Tesla GPU ，讓我們減少等待訓練進行模型的時間，有更多時間去思考如何提高神經網路的表現。」Fratila 說。
由五名麥基爾大學的學生所創立的 Aifred Health，將與五所大學的醫學專家及其他資料科學家合作。
醫師的小幫手
在投入更多資料進行其它訓練活動後，Aifred Health 打算與醫師合作進行一系列試驗，循著開立治療方式的標準指導方針來測試其演算法。這些試驗活動將探索 Aifred Health 的軟體實際運作表現、安全性，還有醫師是否覺得這套軟體易於使用。
該軟體設計包括檢查藥物之間的相互作用、健康風險及副作用，並且研究患者無法承受建議治療方案的頻率。
「這不是用來取代醫師，而是一種有著資料助力的工具，以提供更好的醫療服務。」Fratila 說。