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Algorithmen sind bei der Identifizierung von Anzeichen psychischer Probleme in Texten ebenso gut wie menschliche Prüfer

Forscher der UW Medicine haben herausgefunden, dass Algorithmen ebenso gut wie ausgebildete menschliche Bewerter darin sind, Warnhinweise in Textnachrichten von Menschen mit schweren psychischen Erkrankungen zu erkennen. Dies eröffnet einen vielversprechenden Studienbereich, der bei der Ausbildung in der Psychiatrie und bei Versorgungsknappheit helfen könnte.

Die Ergebnisse wurden Ende September in der Fachzeitschrift Psychiatric Services veröffentlicht.

Textnachrichten sind zunehmend Teil der psychischen Gesundheitsversorgung und -beurteilung, aber diesen psychiatrischen Ferninterventionen fehlen möglicherweise die emotionalen Bezugspunkte, die Therapeuten zur Steuerung persönlicher Gespräche mit Patienten verwenden.

Das in der Abteilung für Psychiatrie und Verhaltenswissenschaften ansässige Forschungsteam nutzte erstmals die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Textnachrichten zu erkennen und zu identifizieren, die „kognitive Verzerrungen“ widerspiegeln, die einem unterschulten oder überarbeiteten Kliniker entgehen könnten. Die Forschung könnte letztendlich auch dazu beitragen, dass mehr Patienten eine medizinische Versorgung finden.

Wenn wir Menschen persönlich treffen, haben wir all diese unterschiedlichen Kontexte. Wir haben visuelle Hinweise, wir haben akustische Hinweise, Dinge, die nicht in einer Textnachricht zum Ausdruck kommen. Das sind Dinge, auf die wir uns stützen sollen. Hier besteht die Hoffnung, dass die Technologie den Ärzten ein zusätzliches Werkzeug bieten kann, um die Informationen zu erweitern, auf die sie sich bei klinischen Entscheidungen stützen.“

Justin Tauscher, Hauptautor des Artikels und amtierender Assistenzprofessor an der University of Washington School of Medicine

Die Studie untersuchte Tausende einzigartiger und unaufgeforderter Textnachrichten zwischen 39 Menschen mit schweren psychischen Erkrankungen und einer Vorgeschichte von Krankenhausaufenthalten und ihren Anbietern für psychische Gesundheit. Menschliche Bewerter bewerteten die Texte auf verschiedene kognitive Verzerrungen, wie sie es normalerweise im Rahmen der Patientenversorgung tun würden. Die Gutachter achten auf subtile oder offene Formulierungen, die darauf hindeuten, dass der Patient übermäßig verallgemeinert, katastrophalisiert oder voreilige Schlussfolgerungen zieht, was alles Hinweise auf Probleme sein kann.

Die Forscher programmierten auch Computer, um die gleiche Aufgabe der Textbewertung zu übernehmen, und stellten fest, dass Menschen und KI in den meisten untersuchten Kategorien ähnlich bewerteten.

„Die Möglichkeit, über Systeme zu verfügen, die die klinische Entscheidungsfindung unterstützen können, ist meiner Meinung nach äußerst relevant und potenziell wirkungsvoll für diejenigen auf diesem Gebiet, die manchmal keinen Zugang zu Schulungen haben, manchmal keinen Zugang zu Aufsicht haben oder manchmal einfach nur müde, überarbeitet und ausgebrannt sind.“ „Es fällt mir schwer, bei all den Interaktionen, die sie haben, präsent zu bleiben“, sagte Tauscher, der nach einem Jahrzehnt in einem klinischen Umfeld zur Forschung kam.

Die Unterstützung von Ärzten wäre ein unmittelbarer Vorteil, aber Forscher sehen auch zukünftige Anwendungen, die parallel zu einem tragbaren Fitnessband oder einem telefonbasierten Überwachungssystem funktionieren. Dror Ben-Zeev, Direktor des UW Behavioral Research in Technology and Engineering Center und Mitautor des Papiers, sagte, die Technologie könne schließlich Echtzeit-Feedback liefern, das einen Therapeuten auf drohende Probleme aufmerksam machen würde.

„Auf die gleiche Weise, wie man den Blutsauerstoffspiegel, die Herzfrequenz und andere Eingaben erhält“, sagte Ben-Zeev, „bekommen wir möglicherweise eine Notiz, die darauf hinweist, dass der Patient voreilige Schlussfolgerungen zieht und katastrophal vorgeht. Nur die Fähigkeit dazu.“ „Das Bewusstsein für ein Denkmuster zu schärfen, ist etwas, das wir uns für die Zukunft vorstellen. Die Menschen werden mit ihrer Technologie diese Rückkopplungsschleifen haben, durch die sie Erkenntnisse über sich selbst gewinnen.“

Diese Arbeit wurde vom Garvey Institute for Brain Health Solutions an der University of Washington School of Medicine, dem National Institute of Mental Health (R56-MH-109554) und der National Library of Medicine (T15-LM-007442) unterstützt.

Quelle:

UW-Medizin

Referenz:

Tauscher, JS, et al. (2022) Automatisierte Erkennung kognitiver Verzerrungen im Textaustausch zwischen Ärzten und Menschen mit schweren psychischen Erkrankungen. Psychiatrische Dienste. doi.org/10.1176/appi.ps.202100692.

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Daniel Wom

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