人工智能的飞速发展一次又一次的突破了人们的想象，除了在通信领域的长足发展，技术在医学应用中也不断为我们带来惊喜。大数据与人工智能算法不仅能够改善患者的医学护理，还为抑郁症的治疗提供了新的方向。医生可以利用大数据算法对抑郁症的治疗效果进行评估，进一步细分患者群体，并提高对抗抑郁症治疗的手段。
最近纽约州立大学布法罗分校的研究人员成功地将人工智能分析技术应用于与2型糖尿病有关的患者数据研究。利用美国不同地区患者的生活数据差异：基于六个风险因素–贫困、饮食健康、教育、肥胖、运动频率和运动时长来模拟和预测该疾病的发病率。-首席研究员Zia Ahmed表示，这项研究对预防2型糖尿病的医疗干预手段和政策制定提供了更明确的方向。正如今年CSOFT华也生命科学与哈佛大学乔斯林糖尿病中心举办的Taste of Ginger活动指出的那样，确定预防措施对于潜在糖尿病患者群体尤为重要。
（收听我们与乔斯林研究所的George King博士的亚裔糖尿病预防节目）
在最近的一篇文章中，VentureBeat重申了人工智能在模拟蛋白质折叠模式方面的重要性—这是开发蛋白质分子用作治疗基础一个关键。然而，人工智能更直接地协助诊断心理健康，正如我们之前在研究语言人工智能如何帮助检测双相情感障碍患者中令人担忧的表明躁狂或抑郁发作的语言模式时所指出的那样。最近关于人工智能可以从声音中检测抑郁症的报道似乎在继续扩大这种技术对评估患者的支持，但是人工智能在治疗同样的疾病方面可能没有其他技术那么突出。
根据《技术评论》报道，一名患有难治性抑郁症的女性成功接受了大脑移植，通过传递神经靶向电脉冲，抵消其在大脑活动中检测到的明显抑郁症状。与现代技术从旧技术（如电击疗法）中适应新疗法的能力一样令人振奋的是，它的有效性验证了世界经济论坛目前对抑郁症的理解：高度不同的综合症和症状，会使那些对治疗反应不佳的人丧失信心。在这个特定患者的案例中，如果她没有接受手术一直，全天发生的衰弱症状就无法治疗，而这一解决方案将她的痛苦具象化并给出了治疗手段给患者带来了心理上的缓解。