A combinatorial algorithm comprising quantitative EEG features and at least one pharmacogenomics variable is used to achieve significantly higher predictive accuracy and usefulness compared to other current methods that support clinical determination for guided drug therapy.The method encourages physicians to be treated with a number of drug classes and agents from available treatments for mental health disorders, and / or provides recommendations with practical findings.Although the accuracy of the pharmacogenomics test is average 73%, the combinatorial algorithm of this disclosure achieves a significantly high accuracy of 91%.定量的ＥＥＧ特徴および少なくとも１つの薬理ゲノミクス変数で構成されるコンビナトリアルアルゴリズムを使用して、ガイドされた薬物治療のための臨床決定を支持する他の現行の方法と比較して大幅に高い予測正確度および有用度が達成される。本方法は、処置にあたる医師に対して、メンタルヘルス障害に対する利用可能な処置の中から多数の薬物クラスおよび作用物質を推奨する、および／または推奨しない実用的所見を伴う報告をもたらす。薬理ゲノミクス試験の予測正確度は平均７３％であるが、本開示のコンビナトリアルアルゴリズムでは、９１％の大幅に高確率な正確度が達成される。
