KI kann die psychische Gesundheitsversorgung verbessern und den Mangel an Personal ausgleichen

Künstliche Intelligenz könnte dazu beitragen, die psychische Gesundheitsversorgung zu verbessern und effektiver zu machen, sowie die Personalprobleme anzugehen, die den Bereich der psychischen Gesundheit in den nächsten zehn Jahren beeinflussen werden. KI kann möglicherweise komplexe Muster aus Daten ableiten, Muster, die sogar ausgebildete Psychiater und Kliniker Schwierigkeiten haben zu erkennen. Wie von Time berichtet, könnte KI auch dazu beitragen, den kritischen Mangel an Fachkräften in der psychischen Gesundheitsversorgung auszugleichen, indem sie Patienten Unterstützung bietet, auch außerhalb der Zeit, die sie mit einem Kliniker verbringen.

Im Laufe der nächsten fünf Jahre wird vorhergesagt, dass das US-System der psychischen Gesundheitsversorgung möglicherweise etwa 15.600 Psychiater verlieren wird, laut einer Studie, die vom National Council for Behavioral Health veröffentlicht wurde. Dies bedeutet, dass die Zeit und Ressourcen von Klinikern und anderen Fachkräften im Bereich der psychischen Gesundheit knapp werden. Selbst jetzt verbringen Kliniker normalerweise nicht viel Zeit mit ihren Patienten, manchmal sehen sie einen Patienten nur einmal alle paar Monate.

Künstliche Intelligenz hat in letzter Zeit enorme Beiträge zum medizinischen Bereich geleistet, indem sie die Genauigkeit von Diagnosen verbessert, mit Hilfe von Computer-Vision verborgene Muster in medizinischen Bildern findet und bessere Behandlungspläne für Patienten entwickelt. Einer der Unterschiede zwischen der psychischen Gesundheitsversorgung und der körperlichen Gesundheitsversorgung besteht darin, dass sie ein hohes Maß an Wahrnehmung und emotionaler Intelligenz erfordert, um Patienten zu diagnostizieren und zu behandeln, aber KI könnte immer noch einen positiven Effekt auf den Bereich haben. Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, einschließlich solcher, die so verwirrend und subtil sind, dass Menschen sie schwer erkennen oder interpretieren können, kann Fachkräften im Bereich der psychischen Gesundheit helfen, ihre Patienten zu behandeln und zu unterstützen.

Fortgeschrittene Datenanalysetechniken können die Diagnose bestimmter psychischer Erkrankungen wie bipolaren Störungen verbessern, und je schneller die Diagnose, desto schneller können Patienten auf den richtigen Behandlungsweg gesetzt werden. Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz Klinikern auf andere Weise helfen, wie z.B. indem sie es Ärzten ermöglicht, mit ihren Patienten auf remote Weise zu interagieren oder indem sie automatisch Daten sammeln und analysieren, die zur Aktualisierung von Behandlungsplänen verwendet werden können.

Aktuell gibt es einige Anwendungen, die künstliche Intelligenz nutzen, um Menschen mit psychischen Erkrankungen zu unterstützen. Woebot ist beispielsweise ein Chatbot, der Prinzipien aus der kognitiven Verhaltenstherapie anwendet, um Menschen dabei zu helfen, ihre Stimmungen zu verfolgen und ihre Gedankenmuster zu managen. In den kommenden Jahren könnten wir viel komplexere Anwendungen von künstlicher Intelligenz im Bereich der psychischen Gesundheit sehen. Wie Dr. Henry Nasrallah, ein Psychiater am University of Cincinnati Medical Center, gegenüber Time erklärte, gibt es Methoden, mit denen man den psychischen Zustand eines Patienten ableiten kann, wie z.B. das Fehlen von emotionaler Ausdrucksfähigkeit, das oft mit Depressionen korreliert, oder das verwirrte Wortgebrauch, das mit Schizophrenie in Verbindung gebracht wird.

Kliniker verwenden oft Sprachmuster wie diese, um Patienten zu diagnostizieren, und KI-Algorithmen können möglicherweise Muster erkennen, die so subtil sind, dass Menschen sie nicht entdecken. Kürzlich erstellte Peter Foltz, ein Forschungsprofessor an der University of Colorado Boulder, und seine Kollegen eine App, bei der Patienten verschiedene verbale Übungen durchführen, um Daten über ihre Tonlage und Affekte zu sammeln, während sie Fragen zu ihrem emotionalen Zustand beantworten und Geschichten erzählen. Diese Daten werden dann von einem KI-System analysiert, das die Clips mit Soundbites aus einer größeren Patientenpopulation vergleicht, um mögliche psychische Erkrankungen zu entdecken. Als die App an 225 Personen an zwei verschiedenen Standorten getestet wurde, zeigte sie eine Leistung, die mindestens so gut war wie die von Klinikern bei der Erkennung von Symptomen psychischer Erkrankungen oder Belastungen. Ähnliche Mustererkennung kann auch mit geschriebenem Text durchgeführt werden, indem die Wortwahl und die Wortreihenfolge analysiert werden.

Es gibt einige bemerkenswerte Hindernisse bei der Entwicklung von KI-basierten Diagnose-Tools für psychische Gesundheit. Eines der größten Probleme besteht darin, dass Kliniker und Psychiater selbst oft nicht einverstanden sind, welche Kriterien für eine Diagnose erforderlich sind, mit Erkrankungen wie Depressionen, die auf verschiedenen Skalen und Kriterien basieren. Andere Probleme wie die fragwürdige Zuverlässigkeit von patientenberichteten Daten könnten auch die Bemühungen behindern, diagnostische KI-Tools zu entwickeln. Selbst KI- und psychische Gesundheitsforscher betonen, dass ihre Tools nicht dazu gedacht sind, menschliche Psychiater zu ersetzen, und erkennen ihre Grenzen an. Allerdings kann die Zuverlässigkeit von KI-basierten Diagnose-Tools für psychische Gesundheit mit verbesserten Daten und komplexeren Modellen zunehmen. Schließlich können KI-Systeme, indem sie viele der zeitaufwändigen Prozesse automatisieren, mit denen Kliniker konfrontiert sind, es psychischen Gesundheitsdienstleistern ermöglichen, mehr Zeit mit ihren Patienten zu verbringen, ein lohnendes Ziel an sich.