KI zur frühestmöglichen Diagnose einer Psychose

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Ein Algorithmus hilft bei der Früherkennung von Psychosen

Künstliche Intelligenz ( KI ) könnte einen wesentlichen Beitrag zur Früherkennung von psychischen Erkrankungen leisten. Durch die Kombination von künstlicher und menschlicher Intelligenz könnte eine bessere Prävention von Psychosen bei jungen Menschen erreicht werden, berichtet das Max-Planck-Institut von den Ergebnissen einer aktuellen Studie.

Für die Studie kombinierte das Forscherteam um Professor Dr. Nikolaos Koutsouleris vom Max-Planck-Institut für Psychiatrie maschinelle Lernmodelle, die klinische und biologische Daten analysieren, mit den Einschätzungen der behandelnden Ärzte. Dies führte zu einer signifikanten Verbesserung der Früherkennung im Vergleich zur alleinigen Vorhersage durch die Ärzte. Die Studienergebnisse wurden in der Fachzeitschrift JAMA Psychiatry veröffentlicht.

Was ist eine Psychose? Eine Psychose ist ein Zustand, der die Art und Weise beeinflusst, wie Ihr Gehirn Informationen verarbeitet. Sie führt dazu, dass Sie den Bezug zur Realität verlieren. Sie können Dinge sehen, hören oder glauben, die nicht real sind. Eine Psychose ist ein Symptom, keine Krankheit. Eine geistige oder körperliche Krankheit, Drogenmissbrauch, extremer Stress oder ein Trauma können sie verursachen. Psychotische Störungen, wie z.B. Schizophrenie, beinhalten eine Psychose, die normalerweise zum ersten Mal in den späten Teenagerjahren oder im frühen Erwachsenenalter auftritt. Junge Menschen sind besonders häufig betroffen, aber die Ärzte wissen nicht, warum. Schon vor der ersten Psychoseepisode (FEP) können Sie leichte Veränderungen in Ihrem Verhalten oder Denken zeigen. Dies wird Prodromalperiode genannt und kann Tage, Wochen, Monate oder sogar Jahre dauern.

Gefahr eines schlechten Ausgangs wird oft unterschätzt

Obwohl Fachleute sehr genaue Vorhersagen über positive Krankheitsverläufe machen, wird die Häufigkeit schlechter Verläufe, bei denen Rückfälle auftreten, oft unterschätzt, berichtet das Max-Planck-Institut. Die Forscher stellten sich daher die Frage, ob der Übergang in eine Psychose bei Patienten mit klinisch hochgradiger oder kürzlich aufgetretener Depression auf der Basis von maschinellem Lernen verbessert werden kann.

Verbesserte Vorhersage der Psychose

Anhand von 334 Personen mit klinischem Hochrisiko oder kürzlich aufgetretener Depression und 334 Personen als Kontrollgruppe untersuchte das Forscherteam, ob die Kombination aus fachärztlicher Beurteilung und computergestützter Auswertung aller klinischen, neurokognitiven, bildgebenden und genetischen Informationen die Vorhersage einer Psychose verbessern könnte.

 

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“Die mangelnde prognostische Sensitivität der Kliniker, gemessen an einer Falsch-Negativ-Rate von 38,5 %, wurde durch das sequenzielle Prognosemodell auf 15,4 % reduziert”, berichten die Forscher über ihre Ergebnisse. Es war die Kombination aus KI und und fachärztlicher Beurteilung, die die Vorhersage optimierte, so die Forscher. “Dies erlaubt uns, die Prävention von Psychosen zu verbessern, insbesondere bei jungen Patienten mit hohem Risiko oder mit neu auftretenden Depressionen, und Interventionen rechtzeitig zu steuern”, betont Professor Koutsouleris.

Entscheidungshilfe für die Praxis

“Der Algorithmus ersetzt nicht die Behandlung durch das medizinische Fachpersonal, sondern bietet eine Entscheidungshilfe und gibt Empfehlungen, ob im Einzelfall weitere Untersuchungen sinnvoll sind”, so das Max-Planck-Institut weiter. Auf dieser Basis könne beispielsweise frühzeitig entschieden werden, bei welchen Patienten eine therapeutische Intervention notwendig ist und bei welchen nicht, heißt es.

Einbindung in den klinischen Arbeitsablauf

“Die Ergebnisse unserer Studie können dazu beitragen, einen zweiseitigen und interaktiven Prozess der klinischen Validierung und Verfeinerung von Prognoseinstrumenten in realen Frühinterventionsdiensten voranzutreiben”, so Professor Koutsouleris abschließend. Bei der Vorhersage von Psychosen könnte ein individualisierter prognostischer Arbeitsablauf, der “sequentiell die Risikoeinschätzungen von Algorithmen und Klinikern integriert”, zu wesentlichen Verbesserungen führen, schreiben die Forscher. Allerdings müsste der vorgeschlagene Arbeitsablauf vor der klinischen Umsetzung einer umfassenden Validierung unterzogen werden.

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