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

Künstliche Intelligenz könnte helfen, die psychische Gesundheitsversorgung zu verbessern und effektiver zu machen, sowie die Personalprobleme anzugehen, die den Bereich der psychischen Gesundheit über den nächsten Jahrzehnt hinweg beeinflussen werden. KI kann möglicherweise komplexe Muster aus Daten ableiten, Muster, die sogar ausgebildete Psychiater und Kliniker Schwierigkeiten haben zu erkennen. Wie Time berichtet, könnte KI auch dazu beitragen, den kritischen Mangel an Fachkräften in der psychischen Gesundheitsversorgung auszugleichen, indem sie Patienten Unterstützung bietet, wenn sie nicht bei einem Kliniker sind.

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

Künstliche Intelligenz hat kürzlich enorme Beiträge zum medizinischen Bereich geleistet, indem sie die Genauigkeit von Diagnosen verbessert, Computer-Vision verwendet, um schwer zu erkennende Muster in medizinischen Bildern zu finden, und bessere Behandlungspläne für Patienten entwickelt. Einer der Gründe, warum die psychische Gesundheitsversorgung sich von der körperlichen Gesundheitsversorgung unterscheidet, ist, dass sie ein hohes Maß an Wahrnehmung und emotionaler Intelligenz erfordert, um Patienten zu diagnostizieren und zu behandeln, aber KI könnte immer noch eine positive Auswirkung auf den Bereich haben. Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, Daten zu analysieren und Muster zu extrahieren, einschließlich solcher, die so verwirrend und subtil sind, dass Menschen sie schwer zu erkennen und zu interpretieren finden, kann dazu beitragen, dass Fachkräfte in der psychischen Gesundheitsversorgung ihre Patienten behandeln und unterstützen.

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

Derzeit 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 verwendet, um Menschen dabei zu helfen, ihre Stimmungen zu verfolgen und ihre Gedankenmuster zu managen. In den kommenden Jahren könnten wir viel komplexere Anwendungen künstlicher Intelligenz im Bereich der psychischen Gesundheit sehen. Wie Dr. Henry Nasrallah, ein Psychiater am University of Cincinnati Medical Center Time erklärt, gibt es Methoden, die verwendet werden können, um den psychischen Zustand eines Patienten abzuleiten, wie z.B. das Fehlen von Sprachaffektion, das oft mit Depression 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 erstellten 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 ihren Ton und ihre Affektionen 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 einer Population von 225 Personen an zwei verschiedenen Standorten getestet wurde, erzielte sie mindestens die gleiche Leistung wie Kliniker bei der Erkennung von Symptomen psychischer Erkrankungen oder Belastungen. Ähnliche Mustererkennung kann auch mit geschriebener Sprache durchgeführt werden, indem die Wortwahl und die Reihenfolge der Wortverwendung analysiert werden.

Es gibt einige beachtliche Hindernisse bei der Entwicklung von KI-basierten Werkzeugen zur Diagnose psychischer Erkrankungen. Eines der größten Probleme ist, dass Kliniker und Psychiater selbst oft nicht einverstanden sind, welche Kriterien für eine Diagnose erforderlich sind, mit Erkrankungen wie Depression, 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. Sogar 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-Tools zur Diagnose psychischer Erkrankungen mit besserer Datenerfassung und komplexeren Modellen zunehmen. Schließlich kann KI, indem sie viele der zeitaufwändigen Prozesse automatisiert, die Kliniker durchführen müssen, es ermöglichen, dass psychische Gesundheitsdienstleister mehr Zeit mit ihren Patienten verbringen, ein lohnenswertes Ziel an sich.