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Psychiatrie: Algorithmus hilft bei Früherkennung von Psychosen

Für die Untersuchung hätten Forscher, die klinische und biologische Daten analysieren, maschinelle Lernmodelle mit den Einschätzungen von behandelnden Ärzten kombiniert, teilte das Institut in München mit. Zwar machten die Mediziner sehr präzise Vorhersagen über positive Krankheitsverläufe, allerdings unterschätzten sie die Häufigkeit von schlechten Verläufen, bei denen es zu Rückfällen komme. Die algorithmische Mustererkennung helfe den Ärzten, Krankheitsverläufe vorherzusagen, hieß es.

Die im Fachmagazin JAMA Psychiatry publizierten Ergebnisse der Studie zeigen demnach deutlich, dass erst die Kombination von künstlicher und menschlicher Intelligenz die Vorhersage einer psychischen Erkrankung optimiert. „Dadurch können wir die Prävention von Psychosen vor allem bei jungen Patienten mit hohem Risiko oder mit neu auftretenden Depressionen verbessern und rechtzeitig gezielt intervenieren“, erklärte Studienleiter Nikolaos Koutsouleris.

Der Algorithmus ersetze nicht die Behandlung durch medizinisches Fachpersonal, vielmehr biete er eine Entscheidungshilfe und gebe Empfehlungen, ob es individuell sinnvoll sei, weitere Untersuchungen durchzuführen, hieß es weiter. Mit seiner Hilfe könnten Behandler frühzeitig erkennen, welche Patienten eine therapeutische Intervention benötigen würden und welche nicht. „Die Ergebnisse unserer Studie können dazu beitragen, einen wechselseitigen und interaktiven Prozess der klinischen Validierung und Verfeinerung von prognostischen Werkzeugen in realen Früherkennungsdiensten voranzutreiben“, resümierte Koutsouleris. (ud)

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