KI und psychische Gesundheit: Ein neuer Ansatz

Künstliche Intelligenz (KI) wird zu einem nützlichen Werkzeug im Bereich der psychischen Gesundheit. Eine der Hauptmöglichkeiten, wie sie helfen kann, ist die Analyse von sozialen Mediendaten, um die psychische Gesundheit von Menschen zu bewerten. Indem sie sich Posts und Diskussionen online anschaut, kann KI Anzeichen für Bedingungen wie Depressionen, Angstzustände oder suizidale Gedanken erkennen. Das geschieht, indem sie die verwendeten Wörter, die ausgedrückten Gefühle und den allgemeinen Ton der Nachrichten untersucht. Diese Fähigkeit, Muster zu erkennen, kann zu wichtigen frühen Interventionen und Unterstützung führen, die letztendlich die psychische Gesundheitsversorgung verbessern.

Es gibt jedoch Herausforderungen bei der Nutzung von KI in diesem Bereich. Erstens vergleicht KI ihre Ergebnisse nicht mit den Diagnoseprozessen, die von ausgebildeten Fachleuten verwendet werden. Zweitens kann die Art und Weise, wie KI ihre Ergebnisse präsentiert, für Fachleute schwer zu interpretieren sein. Kliniker verlassen sich auf klare Richtlinien und Prozesse, um die psychische Gesundheit zu bewerten, während KI Ergebnisse liefern kann, die nicht eindeutig sind. Um diese Herausforderungen zu überwinden, wurde ein neuer Ansatz namens Process Knowledge-infused Learning (PK-iL) eingeführt.

#Was ist Process Knowledge-infused Learning (PK-iL)?

PK-iL konzentriert sich darauf, KI-Ausgaben mit etabliertem klinischem Wissen zu kombinieren, um Erklärungen zu schaffen, die für Kliniker sinnvoll sind. Diese Methode schichtet wichtiges klinisches Wissen auf die Ergebnisse von KI-Modellen, wodurch klarere und verständlichere Einblicke ermöglicht werden. Durch die Nutzung von PK-iL sind die Erklärungen, die die KI liefert, relevanter und einfacher für Kliniker zu verstehen.

In Tests zeigte PK-iL eine starke Übereinstimmung mit den Bewertungen der Kliniker und erreichte etwa 70% Übereinstimmung, während traditionelle Methoden nur etwa 47% erreichten. Das zeigt, dass PK-iL nicht nur die Kommunikation zwischen KI und Kliniker verbessert, sondern auch die Effektivität psychischer Gesundheitsbewertungen steigert.

#Wie funktioniert PK-iL?

Der PK-iL-Prozess umfasst folgende Schritte:

1. Eingabeinformationen: Es beginnt mit einem Eingabetext, wie einem Social-Media-Beitrag, und einem Satz klinischen Wissens über psychische Gesundheitszustände.

2. Zustandsbewertung: Die KI überprüft die Eingabe anhand festgelegter Kriterien zur Bewertung von Zuständen wie Suizidalität oder Depressionen. Zum Beispiel gibt es bekannte Richtlinien wie die Columbia Suicide Severity Rating Scale (CSSRS), die Fachleuten hilft, suizidale Tendenzen zu beurteilen.

3. Label-Vorhersagen: Basierend auf den bewerteten Zuständen sagt das Modell Labels voraus, die den psychischen Gesundheitszustand der Person widerspiegeln (z.B. Risiko für Suizid anzeigen).

4. Annotierte Erklärungen: Der Text wird dann mit Erklärungen annotiert, die Kliniker kennen. Das erleichtert es den Klinikern, die Vorhersagen des Modells zu verstehen, die Schlüsselwörter aus etablierten klinischen Prozessen enthalten können.

5. Abschlussbewertung: Die endgültige Ausgabe umfasst sowohl die Vorhersagen der KI als auch die entsprechenden klinikerfreundlichen Erklärungen, die eine informierte Entscheidungsfindung ermöglichen.

#Die Rolle von Datensätzen

Um PK-iL zu unterstützen, werden spezifische Datensätze verwendet. Diese Datensätze sind so aufgebaut, dass sie Beispiele enthalten, die mit etablierten Verfahren zur Bewertung der psychischen Gesundheit übereinstimmen. Zum Beispiel konzentriert sich ein Datensatz auf die Bewertung der Suizidalität anhand der Richtlinien der CSSRS, während ein anderer auf dem Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) basiert, der häufig zur Beurteilung von Depressionen verwendet wird.

Die Erstellung dieser Datensätze umfasst mehrere Schritte:

• Datenerfassung: Social-Media-Posts werden von verschiedenen Plattformen gesammelt.

• Annotation: Ausgebildete Fachkräfte überprüfen diese Posts, um sie gemäss den etablierten Bewertungsverfahren zu kennzeichnen. Das hilft sicherzustellen, dass die Daten realistische Szenarien genau widerspiegeln.

• Qualitätskontrollen: Experten überprüfen die Labels, um sicherzustellen, dass sie konsistent und zuverlässig sind.

Durch diesen strukturierten Ansatz verbessert sich die Qualität der Daten, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, was zu besseren Ergebnissen bei der Bewertung der psychischen Gesundheit führt.

#Verbesserung von KI-Erklärungen

Traditionelle KI-Modelle bieten oft Erklärungen, die für Entwickler nützlich sind, aber nicht für Kliniker. Zum Beispiel bieten Methoden wie LIME und SHAP Einblicke, wie KI zu ihren Schlussfolgerungen kommt, aber diese Einsichten lassen sich möglicherweise nicht gut in klinische Begriffe übersetzen. PK-iL verbessert dies, indem es Prozesswissen nutzt, mit dem Kliniker bereits vertraut sind.

Dieser Wandel hilft, die Lücke zwischen technischen KI-Ausgaben und der alltäglichen klinischen Praxis zu schliessen. Indem die Argumentation der KI klarer wird, sind Kliniker besser in der Lage, KI-gesteuerte Erkenntnisse in ihrer Arbeit zu vertrauen und anzuwenden.

#Validierung der Effektivität von PK-iL

Die Effektivität von PK-iL wurde durch verschiedene Experimente nachgewiesen. Mit Datensätzen wie CSSRS 2.0 und PRIMATE zeigten Modelle, die mit PK-iL trainiert wurden, signifikante Verbesserungen in der Leistung. Zum Beispiel übertrafen Modelle, die mit PK-iL verbessert wurden, traditionelle KI-Modelle bei der Bewertung von Suizidalität und zeigten eine erhebliche Steigerung der Genauigkeit.

Darüber hinaus zeigte das Feedback von Kliniker, dass die von PK-iL gelieferten Erklärungen im Vergleich zu denen von Standard-KI-Methoden hilfreicher waren. Diese Validierung hebt die Bedeutung der Kombination von KI-Fähigkeiten mit klinischem Wissen hervor, um benutzerfreundlichere Ergebnisse zu schaffen.

#Die Zukunft von KI in der psychischen Gesundheitsversorgung

Über einzelne Bewertungen hinaus eröffnen KI-Tools wie PK-iL die Möglichkeit für breitere Anwendungen in der psychischen Gesundheitsversorgung. KI kann bei Folgendem helfen:

• Frühe Intervention: Indem sie Probleme identifiziert, bevor sie eskalieren, kann KI eine entscheidende Rolle in der präventiven Pflege spielen.

• Personalisierte Pflege: KI kann Daten analysieren, um massgeschneiderte Behandlungspläne basierend auf individuellen Bedürfnissen zu erstellen.

• Unterstützung für Kliniker: KI-Tools können Klinikern helfen, informiertere Entscheidungen zu treffen, was die Ergebnisse für Patienten verbessert.

#Die Rolle von Chatbots in der psychischen Gesundheit

Neben der Bewertung ebnet KI auch den Weg für fortschrittliche Chatbots, die der psychischen Gesundheitsversorgung dienen. Chatbots wie Alleviate integrieren persönliche Patientendaten mit etablierten klinischen Richtlinien, um sichere und effektive Interaktionen zu gewährleisten.

Einige Funktionen dieser Chatbots sind:

• Medikamentenerinnerungen: Sie bieten personalisierte Erinnerungen für Medikamente basierend auf den Informationen aus den Patientenakten.

• Verhaltensüberwachung: Chatbots überwachen kontinuierlich Gespräche auf Anzeichen, die möglicherweise sofortige menschliche Intervention erfordern, um die Patientensicherheit zu gewährleisten.

• Personalisierte Rückmeldungen: Sie ermutigen und loben Benutzer für die Einhaltung medizinischer Empfehlungen und fördern positive Gesundheitsverhalten.

Durch die Kombination dieser Funktionen können Chatbots den Patienten kontinuierliche Unterstützung bieten und sicherstellen, dass die psychische Gesundheitsversorgung zugänglicher und reaktionsschneller ist.

#Ethische Überlegungen

Während KI immer mehr in die psychische Gesundheitsversorgung integriert wird, ist es wichtig, die ethischen Implikationen zu berücksichtigen. Datenschutz, Datensicherheit und die Möglichkeit von Voreingenommenheit in KI-Algorithmen sind wichtige Faktoren, die verwaltet werden müssen. Ethische KI muss die Vertraulichkeit der Patienten respektieren und genaue, unparteiische Unterstützung bieten.

Im Hinblick auf die Zukunft ist es wichtig, klare Richtlinien für die Nutzung von KI in der psychischen Gesundheit aufzustellen. So wird sichergestellt, dass KI die Versorgung verbessern kann, während sie dies in einem Rahmen tut, der die Patientensicherheit und ethische Überlegungen priorisiert.

#Fazit

KI birgt grosses Potenzial zur Verbesserung von Bewertungen und der Versorgung in der psychischen Gesundheit. Mit Tools wie PK-iL und ausgeklügelten Chatbots bewegt sich das Feld auf eine Zukunft zu, in der die psychische Gesundheitsversorgung effektiver und zugänglicher ist. Durch die sorgfältige Integration von KI und klinischem Wissen können wir das Verständnis für psychische Gesundheitsprobleme verbessern und die Unterstützung für Menschen in Not bieten.