SAN DIEGO / LONDON (IT BOLTWISE) – In den USA soll eine neue Studie den israelischen KI-Avatar LIV von Mentaily gegen die etablierte PTSD-Diagnostik testen. Der Fokus liegt darauf, wie gut die KI den clinician-administered CAPS-Ansatz abbildet und ob Ergebnisse mit einem menschlichen Goldstandard vergleichbar sind. Die Wissenschaftler planen ein randomisiertes Studiendesign, bei dem Teilnehmende in wechselnder Reihenfolge sowohl mit dem Avatar als auch mit einer menschlichen Fachperson befragt werden. Insgesamt sollen 250 Personen aufgenommen werden, bevor eine spätere Ausweitung auf Therapietrigger und Folgeuntersuchungen diskutierbar wird.
Die PTSD-Diagnostik (Post-Traumatische Belastungsstörung) steht in vielen Gesundheitssystemen unter einem ganz praktischen Engpass: Für die ausführlichen, strukturierten Interviews werden ausgebildete Fachkräfte gebraucht, und genau diese stehen oft nicht im nötigen Umfang zur Verfügung. In den USA will ein Forscherteam deshalb den israelischen KI-Avatar LIV von Mentaily als automatisierten Gesprächspartner einsetzen, um eine psychiatrische Beurteilung durchzuführen – und die Ergebnisse anschließend direkt mit der derzeit als Goldstandard geltenden CAPS-Skala (Clinician-Administered PTSD Scale) zu vergleichen.
Im Kern geht es um weniger eine „Alternative“ als um eine Entlastung der Diagnostikphase. Laut dem Mediziner und Studienleiter Col. (Ret.) Dr. Michael J. Roy gilt CAPS zwar als sehr zuverlässig, ist aber zeitaufwendig und stellt für manche Betroffene eine zusätzliche Belastung dar: Das Interview kann sehr detailliert nach traumatischen Erfahrungen und deren aktuellen Auswirkungen fragen. Dazu kommt organisatorischer Druck: Die Durchführung erfordert geschulte Administratoren, die damit Zeit verlieren, die ansonsten für Therapie einsetzen ließe. Roy beschreibt den möglichen Nutzen deshalb als doppelt: weniger Diagnoseaufwand für das Personal und zugleich eine Gesprächssituation, die sich für einzelne Patientinnen und Patienten weniger direkt, weniger „menschlich konfrontierend“ anfühlen könnte.
Technisch und methodisch orientiert sich das Studiendesign an einem strengen Vergleichsmaßstab. Alle Teilnehmenden sollen in einer Kohorte jeweils zwei Assessments absolvieren: einmal per LIV, einmal per menschlicher CAPS-Befragung. Die Reihenfolge wird randomisiert, damit die Ergebnisse nicht durch Ermüdungseffekte oder Gewöhnung an die Fragelogik verzerrt werden. Außerdem kommen zwei menschliche Prüfer zum Einsatz: Ein Prüfer führt die Live-Fragen durch, der zweite bewertet anschließend eine Audioaufnahme, um im Vergleich zwischen Menschen eine konsistente Bewertungsgrundlage zu schaffen. Das erlaubt es dem Team, nicht nur KI gegen Mensch zu stellen, sondern auch die Übereinstimmung innerhalb des menschlichen Beurteilungsprozesses zu quantifizieren.
Für die Auswertung legt das Team konkrete Vergleichskriterien fest. Roy nennt als Ziel, dass die CAPS-Scores zwischen Avatar- und Human-Befragung innerhalb von 10 Punkten liegen sollen. Hintergrund: CAPS wird auf einer Skala von 0 bis 85 angegeben, und Abweichungen von mehr als diesem Bereich gelten als klinisch relevant. Wichtig ist zudem, dass im Zweifel nicht vorschnell eine Seite als „besser“ gilt: Eine unabhängige psychiatrische Instanz soll anhand eines geschriebenen Transkripts entscheiden, welche Version die genauere Diagnose widerspiegelt. So soll sichergestellt werden, dass Unterschiede in der Gesprächsführung oder im Fragestil nicht automatisch als Überlegenheit der einen Technologie interpretiert werden.
Die Zusammenarbeit mit Mentaily beschreibt Roy als zielgerichtet und pragmatisch. Eine gemeinsame Verbindung habe das Forschungsteam mit einer Psychiaterin an einer US-Universität (Stanford) zusammengebracht; daraus sei eine Abstimmung entstanden, die „gepasst“ habe, weil die verfügbare Avatar-Technologie die benötigte Funktionalität für psychiatrische Assessments mitbringe. Für ähnliche Plattformen habe man hingegen nach Angaben des Studienleiters nicht aktiv nach Alternativen gesucht, weil Mentaily aus Sicht des Teams genau die Fähigkeiten und die Erfahrung abdecke, die für einen direkten Head-to-Head-Vergleich erforderlich seien. Innerhalb der Studie ist zudem vorgesehen, dass Mentaily das System weiter nachschärft, während das US-Team parallel sein Personal auf Rekrutierung, Ablauf und Umgang mit dem Protokoll vorbereitet.
Auch regulatorisch und organisatorisch folgt das Projekt einem klassischen Weg: Das Team habe das Studienprotokoll erstellt und zur institutionellen Prüfung eingereicht, zunächst mit wissenschaftlicher Begutachtung. Als nächster Schritt steht laut Roy die Prüfung durch ein Ethikgremium an, bei der neben medizinischen Fachpersonen auch Patientinnen- und Verbraucheraspekte berücksichtigt werden. Anschließend planen die Forschenden, 250 Personen einzuschließen, die beide Assessments absolvieren – mit einer Rekrutierungsrate von rund 20 Teilnehmenden pro Monat. Ein Teil der Kohorte (75 Personen) soll darüber hinaus zu einem späteren Zeitpunkt eine zweite Runde der Assessments erhalten, nachdem bereits eine Intervention oder eine Behandlung stattgefunden hat. Als mögliche Therapieansätze nennt Roy etwa verlängerte Expositionstherapie, kognitive Verarbeitungstherapie, Eye-Movement-Desensitization-and-Reprocessing sowie medikamentöse Behandlung, wodurch die Studie nicht nur die Diagnosefähigkeit, sondern perspektivisch auch die Messbarkeit von Verlaufseffekten berühren kann.
Für den Markt bedeutet ein solcher Ansatz vor allem eines: Er verschiebt den Wettbewerb bei KI im Gesundheitswesen von reinen Assistenzfunktionen hin zu messbaren klinischen Vergleichsfragen. Wenn ein KI-Avatar die diagnostische Konsistenz in einem eng definierten Korridor abbildet, kann das die Hürde für spätere Implementierungen senken – nicht, weil KI „menschliche Diagnostik ersetzt“, sondern weil sie den Engpass in den initialen Gesprächen adressiert. Genau dort entscheiden sich für viele Organisationen die Skalierbarkeit und die Frage, wie schnell aus einem innovativen Pilotprojekt ein wiederholbarer Prozess wird. Ob LIV dieses Ziel erreicht, entscheidet die Studie allerdings erst nach der Ethikfreigabe, der Rekrutierung und dem datengestützten Vergleich gegen CAPS unter kontrollierten Bedingungen.
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