Eine neue Studie zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) psychische Krisen mit vergleichbarer Genauigkeit wie Kliniker identifizieren und vorhersagen können, aber in deutlich kürzerer Zeit. Die Ergebnisse zeigen, welches Potenzial KI bei der Unterstützung von Klinikern in einer Zeit hat, in der ein schwerer Mangel an Anbietern psychischer Gesundheitsfürsorge herrscht.
Die von Experten begutachtete Studie wurde von Brightside Health durchgeführt und in JMIR Mental Health veröffentlicht. Das in San Francisco ansässige Unternehmen für psychische Gesundheit bietet virtuelle Betreuung für Patienten mit leichten bis schweren klinischen Depressionen, Angstzuständen und anderen Stimmungsstörungen. Seine Plattform bietet Psychiatrie, Therapie und ein Krisenbetreuungsprogramm für Menschen mit erhöhtem Suizidrisiko. Das Unternehmen nutzt KI auf verschiedene Weise, unter anderem mit seinem Tool PrecisionRx, das Patientendaten analysiert, um die Behandlung auf jeden Patienten individuell abzustimmen.
Die Studie verwendete anonymisierte Patientendaten aus Aufnahmefragen auf der Plattform von Brightside für 140 Patienten, die Suizidgedanken angaben, und 120 Patienten, die später während der Behandlung angaben, dass sie Suizidgedanken mit Plänen zur Umsetzung hatten. Außerdem wurden Daten von 200 Patienten erhoben, die nie Suizidgedanken angaben. Suizidgedanken sind das Nachdenken über, die Erwägung oder die Planung eines Selbstmords.
Sechs Brightside-Ärzten wurden dann die Daten der Patienten gezeigt, aber nur Informationen über ihre vergangenen Selbstmordversuche und ihre schriftlichen Antworten auf eine Frage darüber, was sie fühlten oder erlebten. Den Ärzten wurde dann „eine einfache Ja- oder Nein-Frage zu ihrer Vorhersage der Befürwortung von [suicidal ideation] mit einem Plan und ihrem Vertrauensniveau in Bezug auf die Vorhersage.“ OpenAIs GPT-4 wurde dann mit der gleichen Aufgabe beauftragt.
Die Forscher fanden heraus, dass die Ärzte mit einem Plan Suizidgedanken mit einer Genauigkeit von 55,2 bis 67 Prozent vorhersagen konnten. GPT-4 konnte eine Genauigkeit von 61,5 Prozent vorhersagen.
Darüber hinaus konnte GPT-4 seine Auswertung für die 460 Proben in weniger als 10 Minuten abgeben, wohingegen der durchschnittliche Kliniker dafür über drei Stunden benötigte.
„Unsere Forschung stützt die Annahme, dass generative KI vielversprechend für die Identifizierung von Patienten mit Suizidrisiko ist. … Angesichts des Mangels an Ärzten für psychische Gesundheit und der hohen Burnout-Raten ist es äußerst wichtig, über Tools zu verfügen, die Ärzten bei der Triage helfen und ihnen helfen, festzustellen, welche Patienten am schnellsten behandelt werden müssen, insbesondere bei Patienten mit einem schwerwiegenderen Krankheitsbild“, sagte Dr. Mimi Winsberg, Mitbegründerin und Chefärztin von Brightside Health.
Selbstmord ist derzeit die zweithäufigste Todesursache bei Erwachsenen im Alter von 18 bis 45 Jahren, und 12,3 Millionen Amerikaner im Alter von 18 Jahren oder älter gaben an, im Jahr 2021 Selbstmordgedanken gehabt zu haben. Laut Winsberg kann Selbstmord jedoch äußerst schwer vorherzusagen sein. Darüber hinaus leben 122 Millionen Amerikaner in einem Gebiet, in dem es an Fachpersonal für psychische Gesundheit mangelt, was es schwierig macht, medizinische Versorgung zu erhalten. Da sich KI in anderen Bereichen des Gesundheitswesens als nützlich erwiesen hat, entschied sich Brightside, die Studie durchzuführen, um zu prüfen, ob sie einen ähnlichen Einfluss auf die psychische Gesundheit haben könnte, sagte Winsberg.
Während die Studie zeigt, dass KI diese Statistiken möglicherweise verbessern kann, wies Winsberg darauf hin, dass die Technologie für einen kontrollierten Einsatz unter menschlicher Aufsicht gedacht ist.
„Diese Forschung unterstreicht das Potenzial von LLMs für eine effiziente Triage und klinische Entscheidungsunterstützung im Bereich der psychischen Gesundheit und wie Technologien wie diese dazu beitragen können, den Zeitmangel der Kliniker zu lindern und ihnen Risikobewertungstools zur Verfügung zu stellen, was insbesondere für Patienten mit Suizidrisiko von entscheidender Bedeutung ist. … Während generative KI das Potenzial hat, die klinische Entscheidungsfindung und Patientenversorgung im Bereich der psychischen Gesundheit zu verbessern, wird es wichtig sein, generative KI zu nutzen, um Kliniker zu unterstützen und nicht zu ersetzen, und dabei einen kollaborativen Ansatz zwischen KI und menschlicher Expertise zu verwenden“, sagte sie.
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