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05.01.2021 10:46

Scientists identify workflow algorithm to predict psychosis

Elisabeth Spiegelberger Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Max-Planck-Institut für Psychiatrie

    Cleverly combining artificial and human intelligence leads to improved prevention of psychosis in young patients

    Scientists from the Max Planck Institute of Psychiatry, led by Nikolaos Koutsouleris, combined psychiatric assessments with machine-learning models that analyse clinical and biological data. Although psychiatrists make very accurate predictions about positive disease outcomes, they might underestimate the frequency of adverse cases that lead to relapses. The algorithmic pattern recognition helps physicians to better predict the course of disease.

    The results of the study, published in the journal JAMA Psychiatry, show that it is the combination of artificial and human intelligence that optimizes the prediction of mental illness. "This algorithm enables us to improve the prevention of psychosis, especially in young patients at high risk or with emerging depression, and to intervene in a more targeted and well-timed manner" explains Koutsouleris.

    The algorithm does not replace treatment by medical professionals; rather, it assists decision making and provides recommendations as to whether to conduct further examinations on an individual basis. Using the algorithm, practitioners can identify at an early stage the patients that need therapeutic intervention and those who do not.

    "The results of our study could help drive a reciprocal and interactive process of clinical validation and improve prognostic tools in real-world screening services," Koutsouleris summarizes.


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Prof. Dr. Nikolaos Koutsouleris


    Originalpublikation:

    https://jamanetwork.com/journals/jamapsychiatry/fullarticle/2773732


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wissenschaftler
    Informationstechnik, Medizin, Psychologie
    überregional
    Forschungsergebnisse
    Englisch


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