MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Künstliche Intelligenz (KI) steht an der Schwelle, die Art und Weise, wie wir Krankheiten diagnostizieren und behandeln, grundlegend zu verändern. Besonders bei Depressionen könnte sie genauere Diagnosen stellen und die wirksamsten Behandlungen ermitteln.
Depressionen treffen weltweit Millionen von Menschen, wobei geschätzt wird, dass 20% von uns mindestens einmal im Leben davon betroffen sind. Die Weltgesundheitsorganisation beschreibt Depression als den größten Einzelfaktor für schlechte Gesundheit weltweit. Doch die Diagnose ist schwierig, da Symptome variieren und es keinen einheitlichen Test gibt. Allgemeinmediziner erkennen Depressionen in weniger als der Hälfte der Fälle korrekt.
Hier kommt die KI ins Spiel. Durch ihre Fähigkeit, menschenähnliche Verhaltensweisen wie Lernen, Schlussfolgern und Selbstkorrektur zu imitieren, kann KI Muster in Daten erkennen und Vorhersagen treffen. Dies ist besonders bei Depressionen hilfreich, deren Diagnose und Behandlung komplex sind.
Überraschende Ergebnisse zeigten sich, als Diagnosen und medizinische Empfehlungen von ChatGPT mit denen echter Ärzte verglichen wurden. ChatGPT neigte dazu, Gesprächstherapien zu empfehlen, im Gegensatz zu Ärzten, die häufiger Antidepressiva verschrieben. Dies deutet darauf hin, dass KI eher klinischen Leitlinien folgt, während Ärzte möglicherweise zu einer Überverordnung von Antidepressiva neigen.
Die Forschung zeigt auch, dass Depressionen spezifische Gehirnstrukturen beeinflussen. Studien mit Magnetresonanztomographie (MRT) können Depressionen mit einer Genauigkeit von über 80% vorhersagen, indem sie sich auf funktionale und strukturelle Gehirninformationen stützen.
Neben MRT-basierten KI-Anwendungen könnten auch tragbare Geräte wie Smartwatches zur Depressionserkennung beitragen. Sie sammeln eine Vielzahl von Daten, darunter Herzfrequenz, Schrittzahl und Schlafdaten. Studien haben gezeigt, dass Depressionen mithilfe dieser Geräte mit einer Genauigkeit von 70–89% vorhergesagt werden können.
Soziale Medien bieten ebenfalls eine Quelle für KI-basierte Depressionserkennung. Die Analyse von Sprache in Beiträgen und Gruppenzugehörigkeiten auf Plattformen konnte Depressionen mit einer Erfolgsrate von bis zu 90% in verschiedenen Sprachen vorhersagen.
Zusammenfassend verspricht KI erhebliche Fortschritte in der Diagnose und Behandlung von Depressionen. Allerdings bedürfen die jüngsten Erkenntnisse weiterer Validierung, bevor sie als diagnostische Werkzeuge verlässlich eingesetzt werden können. Bis dahin könnten MRT-Scans, Wearables und soziale Medien Ärzten helfen, Depressionen genauer zu diagnostizieren und zu behandeln.
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