Die Landschaft der Verhaltensgesundheit steht vor verschiedenen signifikanten Herausforderungen, die hauptsächlich aus einem schwerwiegenden Mangel an Anbietern und einer steigenden Nachfrage nach Dienstleistungen resultieren. In den letzten Jahren hat es einen Anstieg der Bedürfnisse im Bereich der Verhaltensgesundheit in allen demografischen Gruppen gegeben. Diese Diskrepanz zwischen Angebot und Nachfrage hat zu langen Wartezeiten, Schwierigkeiten beim Zugang zur Versorgung und in einigen Fällen dazu geführt, dass Patienten notwendige Behandlungen verwehrt bleiben.
Andy Flanagan ist CEO von Iris Telehealth, einem Anbieter von Telepsychiatrie-Technologie und -Dienstleistungen. In einem Interview diskutierte Flanagan die Herausforderungen in der Verhaltensgesundheit, wie Anbieter von Verhaltensgesundheitsdiensten KI-Risikomodelle nutzen können, um sicherzustellen, dass Patienten zum richtigen Zeitpunkt mit dem geeignetsten Kliniker zusammengebracht werden, wie KI die Effizienz der ohnehin überlasteten Arbeitskräfte im Bereich der Verhaltensgesundheit signifikant verbessern kann und wie KI die Rentabilität der Bereitstellung von Verhaltensgesundheitsdiensten, einschließlich Telemedizindiensten, verbessern kann.
Eine der drängendsten Herausforderungen in der Landschaft der Verhaltensgesundheit liegt in der ineffizienten Allokation von Ressourcen. Das Gesundheitssystem arbeitet oft nach dem Prinzip “wer zuerst kommt, mahlt zuerst”, was nicht immer mit der klinischen Dringlichkeit übereinstimmt. Hier kommen Telemedizin und KI als potenzielle Game-Changer ins Spiel. Telemedizin hat bereits ihren Wert bewiesen, insbesondere im Bereich der Verhaltensgesundheit. Etwa 55% der verhaltensmedizinischen Konsultationen finden jetzt virtuell statt, und dies ist nach der Pandemie nicht zurückgegangen.
KI hingegen steckt noch in den Kinderschuhen, zeigt aber enorme Potenziale. Eine der spannendsten Anwendungen im Gesundheitswesen ist die Patienten-Triage und Ressourcenallokation. KI-Algorithmen können Patientendaten analysieren, um Risikolevel zu bestimmen und die Versorgung entsprechend zu priorisieren. Dieser Ansatz hat das Potenzial, Ergebnisse signifikant zu verbessern und die Belastung der Notaufnahmedienste zu reduzieren.