Mit der zunehmenden Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Früherkennung von Krankheiten zeigt eine aktuelle Studie nun auch ein enormes Potenzial im Umgang mit psychischen Gesundheitskrisen. Die im JAMA Network Open veröffentlichte Studie zeigt, dass KI effektiv Patienten mit Suizidrisiko identifizieren kann und somit ein präventives Werkzeug für den medizinischen Alltag bietet.
Bildquelle: KI-generiertes Bild, Lizensiert durch Midjourney
Die Studie untersuchte zwei Methoden, um Ärzte auf Suizidrisiken aufmerksam zu machen: aktive „Pop-up“-Warnungen, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern, und passive Anzeigen der Risikofaktoren in der elektronischen Patientenakte. Die Ergebnisse zeigten, dass aktive Warnungen deutlich effektiver waren als passive: Sie führten in 42 % der Fälle zu einer ärztlichen Beurteilung des Suizidrisikos, im Gegensatz zu nur 4 % beim passiven System. Die Studie betont auch die Bedeutung präziser Instrumente, um Gespräche über Suizidrisiken zu initiieren.
Durch die Kombination von automatisierter Risikodetektion und sorgfältig gestalteten Benachrichtigungsmechanismen bietet diese Innovation Hoffnung auf die Identifizierung und Unterstützung von mehr Personen, die präventive Suiziddienste benötigen. Colin Walsh, außerordentlicher Professor für Biomedizinische Informatik, Medizin und Psychiatrie am Vanderbilt University Medical Center, unterstreicht die Dringlichkeit dieser Innovation. Er merkt an: „Die meisten Selbstmörder haben in dem Jahr vor ihrem Tod einen Arzt aufgesucht, oft aus anderen, nicht mit der psychischen Gesundheit zusammenhängenden Gründen.“
Die Studie erwähnt auch, dass 77 % der Selbstmörder im Jahr vor ihrem Suizid Kontakt zu einem Hausarzt hatten. Diese Erkenntnis unterstreicht die entscheidende Rolle der Künstlichen Intelligenz bei der Schließung der Lücke zwischen der regulären medizinischen Versorgung und psychischen Gesundheitsinterventionen. Getestet wurde das KI-gestützte System „Vanderbilt Suicidal Attempt and Ideation Likelihood“ (VSAIL) der Vanderbilt University, welches Routine-Daten aus elektronischen Gesundheitsakten analysiert, um das Suizidrisiko eines Patienten in den nächsten 30 Tagen einzuschätzen. Nach der Kennzeichnung von Hochrisikopatienten werden Ärzte aufgefordert, gezielte Gespräche zur psychischen Gesundheit zu führen.
Walsh erklärt: „Ein umfassendes Screening ist überall nicht praktikabel, aber VSAIL hilft uns, uns auf Hochrisikopatienten zu konzentrieren und sinnvolle Screening-Gespräche anzuregen.“ Obwohl die Ergebnisse ermutigend sind, betonen die Forscher auch den Ausgleich zwischen den Vorteilen aktiver Erinnerungen und möglichen Störungen des Arbeitsablaufs. Die Autoren schlagen vor, ähnliche Systeme für andere medizinische Fachkräfte anzupassen, um die Reichweite und Wirkung zu erweitern.
2022 veröffentlichte die Universität Cambridge eine Studie, die den PRISMA-Standard (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) zur Bewertung von Hochrisikopatienten für Selbstmord verwendete.
Link zum Artikel: https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2828654?#google_vignette
Wichtigste Punkte:
🌟 KI kann effektiv Patienten mit Suizidrisiko identifizieren; aktive Warnungen sind effektiver als passive Systeme.
👥 Die meisten Selbstmörder haben im Jahr vor ihrem Tod medizinische Hilfe in Anspruch genommen; Interventionen im Bereich der psychischen Gesundheit sind unerlässlich.
💬 Das VSAIL-System unterstützt Ärzte durch die Analyse von Gesundheitsdaten bei gezielten Gesprächen zur psychischen Gesundheit.