Polnische Wissenschaftler arbeiten am Einsatz von KI in der Diagnostik der psychischen Gesundheit

Künstliche Intelligenz kann die Diagnostik der psychischen Gesundheit unterstützen und helfen, die Erfahrungen neuroatypischer Menschen (z. B. im Autismus-Spektrum oder bei Schizophrenie) zu verstehen.

Die Entwicklung von Werkzeugen für Psychologen und Psychiater ist eines der Hauptziele des neuen Forschungsteams „Psychiatrie und Computerphänomenologie“, das am IDEAS NCBR eingerichtet wurde. Polnische Forscher wollen Algorithmen unter anderem beibringen, die Aussagen von Patienten zu analysieren, um nach atypischen Wortmustern zu suchen. Die Chance auf beispiellose Fortschritte in der Medizin ist einer der stärksten Treiber für die Entwicklung künstlicher Intelligenz. In diesem Jahr wurden zum ersten Mal in der Geschichte von KI entwickelte Medikamente in China in klinische Studien aufgenommen.

Große Hoffnungen werden auch auf Algorithmen gesetzt, die den Gesundheitszustand von Patienten kontinuierlich überwachen – sowohl im Krankenhaus als auch zu Hause per Telemedizin – und gesundheitliche Probleme erkennen könnten, bevor ein Arzt oder sogar der Patient selbst störende Symptome bemerken.

Ein ähnlicher Ansatz kann im Bereich der psychischen Gesundheit verfolgt werden. Auch hier sind Modelle mit künstlicher Intelligenz in der Lage, mehr Daten über den Zustand des Patienten zu verarbeiten, als ein Mensch analysieren könnte, und für das menschliche Auge unsichtbare Muster zu erkennen. Der Unterschied liegt jedoch in den Daten selbst – bei der Diagnose psychischer Störungen werden vor allem Worte und Verhaltensweisen analysiert. Die Sprache, die Patienten verwenden, um ihre Geisteszustände, Gedanken und Gefühle zu beschreiben, sagt mehr aus, als es scheint, und kann während des Diagnoseprozesses von entscheidender Bedeutung sein.

Was wird das neue Forschungsteam tun?

Die Diagnose von Autismus- und Schizophrenie-Spektrum-Erkrankungen ist sehr schwierig. Viele Menschen kommen trotz Schwierigkeiten in den sozialen Kontakten relativ gut im Alltag zurecht und suchen selbst über viele Jahre hinweg keine fachärztliche Hilfe auf oder erhalten unvollständige und falsche Diagnosen. Untersuchungen zufolge leiden etwa 40 Prozent der Menschen mit Autismus an Depressionen – es kommt oft vor, dass der Arzt mit der Diagnose einer Depression aufhört, während Autismus unerkannt bleibt. Vor allem Frauen verfügen, vor allem aus kulturellen Gründen, oft über äußerst ausgeprägte Fähigkeiten, ihre Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der sozialen Funktionsfähigkeit zu verbergen.

Gleichzeitig können sehr erfahrene Experten bei der Interaktion mit einer bestimmten Person häufig Symptome intuitiv erkennen. Der genaue Ablauf eines solchen intuitiven Diagnoseprozesses bleibt jedoch immer noch ein Rätsel, und seine Analyse könnte einen Meilenstein in der Entwicklung diagnostischer Tools darstellen.

Auch künstliche Intelligenz lässt sich für solche Aufgaben trainieren. Die Verbesserung von KI-Modellen, die unter anderem der diagnostischen Unterstützung dienen, wird vom Forschungsteam „Psychiatrie und Computerphänomenologie“ bereitgestellt, das am IDEAS NCBR, einem Forschungs- und Entwicklungszentrum auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, eingerichtet wurde. Der Teamleiter war Dr. Hab. Marcin Moskalewicz, Professor am Institut für Philosophie der M. Curie-Skłodowska-Universität in Lublin und Leiter des Labors für Philosophie der psychischen Gesundheit an der Medizinischen Universität Posen.

Das Team wird an dem Konzept eines Computermodells arbeiten, das auf mikrophänomenalen Daten, also sehr detaillierten Informationen über subjektive Erfahrungen, basiert und eine automatisierte Analyse der Erfahrungen neuroatypischer Menschen ermöglicht.

Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Datenbanken mit Tausenden oder sogar Zehntausenden Aussagen mit einem bestimmten mentalen Profil, beispielsweise von Menschen aus dem Autismus-Spektrum, zu analysieren, um darin Muster zu entdecken, die für Menschen nicht wahrnehmbar sind. Es ist auch in der Lage, den Inhalt der Erzählung mit diesen Mustern in Beziehung zu setzen, Gemeinsamkeiten und Unterschiede aufzuzeigen und somit ein wichtiges Hilfsmittel bei deren Erkennung darzustellen. Die Analyse mithilfe neuronaler Netze kann dabei helfen, die Besonderheiten der Realitätswahrnehmung neuroatypischer Menschen zu verstehen, z. B. wie sie den Verlauf sozialer Interaktionen wahrnehmen.

– erklärt Marcin Moskalewicz, Leiter des neuen Forschungsteams bei IDEAS NCBR

Was bringt KI der Psychiatrie?

Wenn jemand bei Google seit über einem Dutzend Jahren einen Begriff eingibt, der mit Selbstmord in Zusammenhang stehen könnte, zeigt die Suchmaschine oben in den Ergebnissen eine Hotline-Nummer an, die ihn daran erinnert, dass er im Falle einer psychischen Krise professionelle Hilfe suchen sollte. Dabei handelt es sich um eine automatische Antwort, die auf einem einfachen Algorithmus basiert, der passende Wortkombinationen zuordnet. Ab 2022 wird die Suchmaschine mit einem fortschrittlicheren KI-basierten Tool ausgestattet. Menschen, die auf der Suche nach Orten sind, an denen Suizide am häufigsten vorkommen, werden ermutigt, psychologische Hilfe in Anspruch zu nehmen. Google schlägt außerdem vor, wie man Hilfe sucht, wenn jemand nach Begriffen im Zusammenhang mit häuslicher und ___ueller Gewalt und Drogenabhängigkeit sucht.

– Beim Einsatz KI-basierter Tools sind eine informierte Einwilligung sowie Respekt vor der Weltanschauung erforderlich. Psychiatrie und klinische Psychologie können nicht nur „evidenzbasiert“ sein – sie müssen auch „wertebasiert“ sein – betont Marcin Moskalewicz.

KI-gestützte Sprachmodelle könnten auf vielen Online-Plattformen laufen, insbesondere in sozialen Netzwerken, wo Benutzer viele persönliche Inhalte veröffentlichen und diese Daten mit ihrer Zustimmung analysiert werden könnten.

– Jeder von uns hinterlässt im Internet eine Spur, die wir als unseren digitalen Phänotyp betrachten können. Die Untersuchung solch phänomenaler digitaler Spuren ermöglicht es uns, sowohl objektivierte Merkmale als auch solche zu erfassen, die für den Patienten von besonderem Wert sind und sich auf seine Gefühle und die Wahrnehmung von Bedeutungen beziehen – fügt Marcin Moskalewicz hinzu. – Bei der Diagnose der psychischen Gesundheit sind nicht nur relativ leicht erkennbare Verhaltensänderungen die Schlüsselfaktoren, sondern auch innere Erfahrungen, die vordergründig unsichtbar sind. Die in qualitativen und mikrophänomenologischen Studien gewonnenen Daten sind ungleich detaillierter als diejenigen, die ad hoc erhoben wurden. Die Qualität des Endeffekts hängt maßgeblich vom Wert dieser Ausgangsdaten ab.

Es ist möglich, dass Forscher und Diagnostiker dank künstlicher Intelligenz besser verstehen können, wie neuroatypische Menschen die Welt wahrnehmen. – Die umfassende Einführung der Patientenperspektive könnte die Wahrnehmung vieler sogenannter psychischer Störungen neu definieren – fügt der Leiter des neuen Forschungsteams am IDEAS NCBR hinzu. – Ist Autismus eine Störung oder nur eine bestimmte kognitive Strategie, die je nach sozialem Kontext sowohl Schwierigkeiten als auch Vorteile mit sich bringt? Selbst Wahnvorstellungen können für Patienten eine Bedeutungsquelle sein, und sogar bioethische Fragen stellen sich, ob sie als falsche Überzeugungen behandelt werden sollten oder ob es möglich ist, die Perspektive zu ändern und sie einfach als alternative Erfahrungsformen zu betrachten, die keiner Behandlung bedürfen ? Es ist möglich, dass die Einführung von KI in die Diagnostik in Zukunft dabei helfen wird, dies herauszufinden.

Das Team interessiert sich auch für bioethische Dilemmata im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Therapie. Derzeit führt er ein In-silico-Experiment zur Rolle kognitiver Vorurteile bei der menschlichen Interaktion mit Therapie-Bots durch.

Marcin Moskalewicz rekrutiert derzeit für sein Forschungsteam. IDEAS NCBR verfügt außerdem über Forschungsgruppen, die sich mit intelligenten Algorithmen und Datenstrukturen, Systemsicherheit und Datenschutz, Zero-Waste-Maschinenlernen und Computer Vision sowie Computergrafik befassen. Die Organisation hat außerdem Forschungsteams gebildet, die im Bereich KI für Sicherheit, Präzisionsforstwirtschaft und Algorithmen in autonomen UAVs arbeiten.

Schauen Sie sich die Podcast-Folge „The Bigger Context of AI: The World Through the Eyes of a Person with Autism“ an. Wie hilft Technologie, das Spektrum zu diagnostizieren und zu verstehen?

➔ Folgen Sie uns auf Google News, um auf dem Laufenden zu bleiben!

Quelle: IDEAS NCBR