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Psychologische Unterstützung ist Mangelware. Während jeder fünfte Erwachsene in den USA an einer psychischen Erkrankung leidet, werden ab März 2023 160 Millionen Amerikaner in Gebieten leben, in denen es an Fachkräften für psychische Gesundheit mangelt.
Gleichzeitig führt das begrenzte Angebot an Psychiatern und anderen Gesundheitsfachkräften dazu, dass viele Dienstleister überlastet sind und eine begrenzte Anzahl von Mitarbeitern unter dem Druck steht, Patienten in kürzester Zeit zu diagnostizieren und zu behandeln.
Künstliche Intelligenz (KI) könnte die psychische Gesundheitsbranche grundlegend verändern. Nicht nur, weil sie bei der Untersuchung von Symptomen, Vorhersagen und Signalen hilft, die zur Diagnose von Krankheiten wie Alzheimer, Depression und Schizophrenie verwendet werden können. Sondern auch, weil sie zur Entdeckung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden kann, um diese Krankheiten zu behandeln.
Wie KI den psychiatrischen Fachkräften helfen kann
In den letzten Jahren haben eine Reihe von Forschern mit KI, maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning experimentiert, um herauszufinden, ob sie zur Diagnose und Behandlung psychischer Erkrankungen eingesetzt werden können.
Im Jahr 2022 nutzten Forscher aus Stanford beispielsweise maschinelles Lernen, um den Opioidkonsum bei Patienten vorherzusagen. Im Rahmen der Studie verarbeiteten die Forscher die anonymisierten Daten von 180.000 Medicaid-Angestellten, um nach Schlüsselindikatoren für chronischen Opioidkonsum zu suchen.
Dieser Ansatz führte zu neuen Erkenntnissen über die Behandlung der Opioidabhängigkeit. Insbesondere zeigte die Studie, dass das häufig verschriebene opioidhaltige Schmerzmittel Tramadol zur Vorhersage des langfristigen Opioidkonsums verwendet werden kann.
Die Studie ergab auch, dass 29,9 % der Patienten, die zum ersten Mal oder seit weniger als zwei Monaten Opioide einnahmen, ein Risiko für eine Opioidabhängigkeit hatten.
In einer anderen Studie zeigten Forscher der Queen’s University Canada, wie KI und Deep Learning eingesetzt werden können, um Transkriptionen klinischer Interviews zu verarbeiten und den Schweregrad der Depression eines Patienten automatisch zu bewerten. In diesem Fall half die KI, den Beurteilungsprozess zu standardisieren und zu beschleunigen.
Es ist wichtig zu beachten, dass die diagnostischen Fähigkeiten der KI nicht dazu gedacht sind, das Urteilsvermögen einer psychiatrischen Fachkraft zu ersetzen, sondern ihnen Zugang zu mehr Erkenntnissen zu verschaffen, die sie für ihre Entscheidungen über die Behandlung und Unterstützung ihrer Patienten nutzen können.
Ist KI genau genug, um psychische Erkrankungen vorherzusagen?
Beim Einsatz von KI im Gesundheitswesen ist es von entscheidender Bedeutung, dass die aus einem Datensatz gewonnenen Erkenntnisse so genau wie möglich sind, denn es geht um Menschenleben. Eine falsche Entscheidung oder Diagnose kann dazu führen, dass gefährdete Menschen nicht die Unterstützung erhalten, die sie brauchen.
Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von KI zur Vorhersage psychischer Erkrankungen besteht jedoch darin, dass die Genauigkeit ihrer Diagnosen oder Vorhersagen von der Qualität und Genauigkeit der Daten abhängt, auf denen sie trainiert wurden.
Die klinische Forscherin Sarah Graham et al. untersuchte 28 Studien, in denen KI zur Vorhersage, Klassifizierung oder Unterteilung psychischer Erkrankungen wie Depression, Schizophrenie und anderer psychiatrischer Erkrankungen eingesetzt wurde, und stellte fest, dass die Gesamtgenauigkeit zwischen 63 % und 92 % lag.
Während 63 % relativ niedrig sind, sind 92 % vielversprechender. Es deutet darauf hin, dass Forscher, die sich die Zeit nehmen, KI-Systeme mit den richtigen Datensignalen zu füttern, die Genauigkeit ihrer Ergebnisse drastisch erhöhen können.
In einer Anfang dieses Jahres veröffentlichten Studie wurde beispielsweise festgestellt, dass die KI (CRANK-MS) die Parkinson-Krankheit mit einer Genauigkeit von 96 % vorhersagen kann.
Dies war aufgrund der detaillierten Daten möglich, die über die Testpersonen zur Verfügung standen. Die Studie wurde an 78 Personen aus Spanien durchgeführt, die zwischen 1993 und 1996 eine Blutprobe abgaben und 15 Jahre lang beobachtet wurden.
Die wichtigste Erkenntnis aus dieser Studie ist, dass KI-Systeme viel zuverlässigere Schlüsse ziehen können, wenn sie mit reichhaltigen Signalen versorgt werden, aus denen sie Erkenntnisse ableiten können.
Ethische Bedenken
Natürlich kann die KI bei der Unterstützung von Patienten mit psychischen Erkrankungen eine nützliche Rolle spielen, doch muss sie sorgfältig eingesetzt werden. In der Praxis bedeutet dies, dass sich Fachkräfte im Gesundheitswesen nicht auf KI verlassen können, um psychische Erkrankungen zu diagnostizieren, sondern um ihre eigene Diagnose und ihr Verständnis für den Zustand eines Patienten zu verbessern.
Wenn beispielsweise ein Psychologe oder eine Psychologin eine Person auf Depressionen untersucht, könnte er/sie sein/ihr eigenes Wissen nutzen, um den Schweregrad der Erkrankung einzuschätzen, und zusätzliche, von der KI generierte Erkenntnisse nutzen, um das Vertrauen in seine/ihre Diagnose zu erhöhen oder mögliche Behandlungsoptionen zu überprüfen.
Wichtig ist auch, dass Organisationen, die KI zur Verarbeitung von Patientendaten einsetzen wollen, die Einwilligung der Betroffenen einholen oder ihre Daten de-identifizieren müssen, um deren Datenschutzrechte zu schützen.
Andernfalls könnte dies zu erheblichen rechtlichen Verpflichtungen im Rahmen von Datenschutzregelungen wie GDPR und HIPAA oder zu anderen Arten von Reputationsrisiken führen.
Erst kürzlich hat der US-Senat eine Überprüfung von Apps für psychische Gesundheit wie BetterHelp und Talkspace gefordert, weil er befürchtet, dass die Anbieter private Informationen sammeln und mit Dritten teilen könnten.
Ergänzung von medizinischen Dienstleistern
KI ist kein Allheilmittel für die Krise der psychischen Gesundheit, aber sie bietet Ärzten und klinischen Forschern die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten zur Diagnose und Behandlung von Patienten zu erweitern.
Grundsätzlich gilt: Je mehr Daten für eine Diagnose oder Behandlung zur Verfügung stehen, desto besser.
