In einem kürzlich in Translational Psychiatry veröffentlichten Artikel führten Forscher eine systematische Überprüfung und Meta-Analyse von wissenschaftlichen Arbeiten unter Verwendung eines auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Tools durch, das Natural Language Processing (NLP) zur Untersuchung von Interventionen im Bereich der psychischen Gesundheit (MHI) verwendet.
Weltweit stellen neuropsychiatrische Erkrankungen wie Depressionen und Angststörungen eine erhebliche wirtschaftliche Belastung für das Gesundheitssystem dar. Allein bis 2030 wird die finanzielle Belastung durch psychische Erkrankungen auf sechs Billionen US-Dollar geschätzt.
Obwohl zahlreiche MHIs wie Verhaltens-, psychosoziale, pharmakologische und Telemedizin zur Förderung des Wohlbefindens von Betroffenen wirksam zu sein scheinen, begrenzen inhärente systemische Probleme ihre Wirksamkeit und ihre Fähigkeit, die steigende Nachfrage zu bewältigen.
Die Nutzung von NLP in der psychischen Gesundheit hat das Potenzial, die Diagnose und Behandlung von psychischen Erkrankungen zu erleichtern, insbesondere in Entwicklungsländern, wo die Qualität von MHIs oft niedrig ist und eine Weiterentwicklung erforderlich ist.
Durch die Implementierung eines Frameworks (NLPxMHI) wurden verschiedene klinische Kategorien identifiziert, die sowohl für Patienten als auch für Anbieter von Bedeutung sind. Diese Kategorien sind klinische Präsentation, Interventionserfolg, Behandlungsüberwachung, Anbietermerkmale, Beziehungsdynamik und Konversationsthemen.
Die Studie identifizierte auch verschiedene NLP-Methoden und -Modelle, die zur Analyse von Textdaten im Zusammenhang mit psychischer Gesundheit eingesetzt werden. Diese Methoden haben zu erheblichen Fortschritten bei der Diagnose und Behandlung von psychischen Erkrankungen geführt und könnten klinische Forscher unterstützen, indem sie neuartige NLP-Anwendungen für Innovationen im Bereich der psychischen Gesundheitsdienste entwickeln.
Insgesamt haben NLP-Methoden das Potenzial, Interventionen im Bereich der psychischen Gesundheit zu optimieren. Die Forscher empfehlen die Integration dieser Erkenntnisse in das NLPxMHI-Framework, um die Zusammenarbeit zwischen computergestützten und klinischen Forschern zu fördern und innovative Anwendungen für die psychische Gesundheit zu entwickeln.