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Künstliche und menschliche Intelligenz führen intelligent kombiniert zu einer besseren Prävention von Psychosen bei jungen Patienten
Für ihre Studie haben die Forscher um Nikolaos Koutsouleris, vom Max-Planck-Institut für Psychiatrie maschinelle Lernmodelle, die klinische und biologische Daten analysieren, mit den Einschätzungen von behandelnden Ärzten kombiniert. Denn obwohl diese sehr präzise Vorhersagen über positive Krankheitsverläufe stellen, unterschätzten sie die Häufigkeit von schlechten Verläufen, bei denen es zu Rückfällen kommt. Die algorithmische Mustererkennung hilft den Ärzten, Krankheitsverläufe vorherzusagen.
Die im Fachmagazin JAMA Psychiatry publizierten Ergebnisse der Studie zeigen 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“, erklärt Studienleiter Koutsouleris.
Der Algorithmus ersetzt nicht die Behandlung durch medizinisches Fachpersonal, vielmehr bietet er eine Entscheidungshilfe und gibt Empfehlungen, ob es individuell sinnvoll ist, weitere Untersuchungen durchzuführen. Mit seiner Hilfe können Behandler frühzeitig erkennen, welche Patienten eine therapeutische Intervention benötigen 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“, schätzt Koutsouleris ein.
Prof. Dr. Nikolaos Koutsouleris
https://jamanetwork.com/journals/jamapsychiatry/fullarticle/2773732
https://www.psych.mpg.de/ki-psychose
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars
Information technology, Medicine, Psychology
transregional, national
Research results
German
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