MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine bahnbrechende Studie zeigt, dass Künstliche Intelligenz (KI) in der Lage ist, psychische Gesundheitsrisiken bei Jugendlichen zu erkennen, bevor Symptome schwerwiegend werden.
Die jüngste Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) hat gezeigt, dass es möglich ist, psychische Gesundheitsrisiken bei Jugendlichen frühzeitig zu erkennen. Eine in Nature Medicine veröffentlichte Studie demonstriert, dass KI-Modelle in der Lage sind, Jugendliche zu identifizieren, die ein hohes Risiko für ernsthafte psychische Probleme haben, noch bevor die Symptome schwerwiegend werden. Diese Modelle gehen über die bloße Betrachtung aktueller Symptome hinaus und identifizieren zugrunde liegende Faktoren wie Schlafstörungen und familiäre Konflikte, die zu diesen Risiken beitragen.
Die steigenden Raten psychischer Erkrankungen unter jungen Menschen erhöhen den Druck auf die ohnehin schon überlasteten psychischen Gesundheitsdienste. Ein zentrales Hindernis bei der Verbesserung der psychischen Gesundheitsversorgung ist die Schwierigkeit, diejenigen Jugendlichen zu identifizieren, die am anfälligsten und am stärksten gefährdet sind, psychiatrische Erkrankungen zu entwickeln. Die Fähigkeit, genau vorherzusagen, welche Personen in der Allgemeinbevölkerung psychische Probleme entwickeln werden, würde eine effizientere Verteilung von Ressourcen zur Prävention ermöglichen.
Die Forscher nutzten Daten aus der Adolescent Brain and Cognitive Development Study, die Informationen über verschiedene Aspekte des Lebens von über 11.000 Kindern in den USA sammelt. Diese Daten wurden verwendet, um Computermodelle, sogenannte neuronale Netzwerke, zu trainieren. Ziel war es, zu prüfen, ob diese Modelle das zukünftige Risiko für psychische Gesundheit eines Teenagers basierend auf früher gesammelten Informationen vorhersagen können.
Die Forschungsteams entwickelten zwei Haupttypen von Vorhersagemodellen. Ein Modell, das symptomgetrieben ist, wurde darauf trainiert, das zukünftige Risiko für psychische Gesundheit basierend auf den bereits gezeigten Symptomen der Jugendlichen vorherzusagen. Das andere Modell, das mechanismusgetrieben ist, wurde entwickelt, um Risiken basierend auf potenziellen zugrunde liegenden Ursachen wie Schlafproblemen, familiären Schwierigkeiten und stressigen Kindheitserfahrungen vorherzusagen.
Interessanterweise verbesserte die Einbeziehung von Gehirnscandaten die Leistung des Modells nicht. Dies deutet darauf hin, dass einfache psychosoziale Fragebögen, anstatt teurer und schwer zugänglicher Neuroimaging-Maßnahmen, ausreichen könnten, um das Risiko für psychische Gesundheit zu identifizieren. Die Ergebnisse legen nahe, dass KI-Modelle in routinemäßigen Gesundheitseinrichtungen wie Kinderkliniken oder Schulen eingesetzt werden könnten, um gefährdete Jugendliche zu identifizieren, bevor sie schwere psychiatrische Erkrankungen entwickeln.
Die Forscher erkannten einige Einschränkungen ihrer Studie an. Die Daten stammten aus einer allgemeinen Bevölkerung von Teenagern, nicht speziell von jungen Menschen, die bereits psychische Gesundheitsbehandlungen suchen. Daher wird es wichtig sein, diese Modelle in klinischen Umgebungen zu testen, um sicherzustellen, dass sie effektiv für diejenigen funktionieren, die Hilfe suchen.
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