Künstliche Intelligenz (KI) könnte für Ärzte ein wertvolles Werkzeug bei der Erkennung suizidgefährdeter Patienten werden. Eine aktuelle Studie zeigt, wie ein automatisiertes System dabei hilft, diese Patienten bei routinemäßigen Arztbesuchen zu identifizieren.
Unter der Leitung von Forschern des Vanderbilt University Medical Center untersucht diese Studie die Wirksamkeit eines KI-Modells bei der Prävention Selbstmord: das VSAIL (Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likelihood-Modell, was „Modell von“ bedeutet Wahrscheinlichkeit von vorläufiger Selbstmord und Ideenfindung“). Durch die Analyse der Daten Medizinisch macht dieses System Ärzte auf Patienten mit hohem Risiko aufmerksam und ebnet so den Weg für gezielte Interventionen.
Ein dringendes Problem der öffentlichen Gesundheit
In den Vereinigten Staaten ist Selbstmord mit jeweils etwa 14,2 Todesfällen pro 100.000 Einwohner die elfthäufigste Todesursache Jahr. Dieser besorgniserregende Trend, der seit Jahrzehnten zunimmt, hat Forscher dazu veranlasst, innovative Lösungen zu erforschen, um diese besser zu identifizieren und zu berücksichtigen Aufladung Menschen in Gefahr. Es wurde außerdem festgestellt, dass etwa 77 % der Menschen, die durch Suizid gestorben sind, im Jahr vor ihrem Tod einen Arzt aufgesucht haben, oft aus Gründen, die nicht direkt mit der psychischen Gesundheit zusammenhängen.
Diese Statistiken veranlassten Forscher, das VSAIL-Modell zu entwickeln, um die Lücken in der Risikoerkennung zu schließen. Durch die Ausrichtung auf die am stärksten gefährdeten Patienten zielt dieses System darauf ab, die Zahl der Todesfälle durch Suizid durch frühzeitiges und gezieltes Eingreifen zu verringern.
Ein KI-Modell zur gezielten Behandlung von Risikopatienten
Das VSAIL-Modell nutzt Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, um das Suizidrisiko innerhalb von 30 Tagen einzuschätzen. Getestet in drei Kliniken NeurologieDadurch war es möglich, Patienten zu identifizieren, die besondere Aufmerksamkeit erforderten.
In der Studie wurden zwei Methoden verglichen: aufdringliche Alarme, die den Arztbesuch unterbrechen, und eher passive Informationen, die in die Akte integriert werden. Aufdringliche Warnungen zeigten eine viel größere Wirksamkeit und veranlassten Ärzte in 42 % der Fälle zum Handeln.
Ein selektiver Ansatz für eine bessere Prävention
Das System markierte etwa 8 % der Besuche und zielte auf die Patienten mit dem höchsten Risiko ab, ohne die Ärzte zu überfordern. Dieser selektive Ansatz erleichtert die Integration in oft überlastete medizinische Umgebungen.
Die Forscher betonen, dass diese Methode es ermöglicht, die Bemühungen auf die am stärksten gefährdeten Patienten zu konzentrieren und gleichzeitig ein schwer umzusetzendes universelles Screening zu vermeiden.
Die Probleme der aufdringlichen Alarmierung
Obwohl aufdringliche Warnungen effektiver sind, besteht aufgrund ihrer Gefahr die Gefahr, dass sie den Arzt ermüden Frequenz. Die Autoren der Studie fordern ein Gleichgewicht zwischen Wirksamkeit und Einfluss auf die Arbeit der Pflegekräfte.
Sie schlagen auch vor, dass ähnliche Systeme in anderen medizinischen Fachgebieten getestet werden könnten, um den Anwendungsbereich der Suizidprävention zu erweitern.
Vielversprechende Ergebnisse für die Zukunft
Von den 7.732 analysierten Konsultationen wurden 596 Warnungen ausgelöst. Innerhalb von 30 Tagen nach der Alarmierung wurden keine Fälle von Selbstmordversuchen registriert, obwohl weitere Studien erforderlich sind, um diese Ergebnisse zu bestätigen.
Forscher glauben, dass KI in Kombination mit gut konzipierten Warnmeldungen ein wesentliches Instrument zur Verbesserung der Suiziderkennung und -prävention im Gesundheitswesen werden könnte.
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