Können Maschinen die menschliche Seele retten? Der KI-Chatbot, der mit Ihnen „sprechen“ kann, ist da!

Die Bedeutung von Chatbots mit künstlicher Intelligenz (KI) geht weit über das oberflächliche „Sie fragen mich, und ich antworte“ hinaus. Es gibt wichtigere Dinge, wie zum Beispiel „jedem Menschen den Zugang zu denselben medizinischen Ressourcen zu ermöglichen“.

Um den Zugang zu psychiatrischen Diensten zu verbessern, hat ein Forschungsteam des University College London und der Eberhard Karls Universität Stübingen einen personalisierten Self-Service-Chatbot entwickelt: Limbic Access .

Eine Beobachtungsstudie mit 129.400 Personen in England zeigte, dass die Nutzung des Systems dazu führte, dass mehr Menschen, insbesondere aus Minderheitengruppen, die Gesprächstherapiedienste des National Health Service (NHS) in Anspruch nahmen und die Zahl und Vielfalt der betreuten Gruppen zunahm.

Abbildung ｜ Limbic Access-Chat-Schnittstelle auf der NHS Talking Therapies-Website. a) Anfängliche Nachrichtenschnittstelle, die für einen bestimmten Dienst angepasst ist; b) Schnittstelle zum Erfassen demografischer Informationen. (Quelle: Dieses Dokument)

Die zugehörige Forschungsarbeit mit dem Titel „Closing the accessibility gap to mental health treatment with a personalized self-referral chatbot“ (Schließen der Zugänglichkeitslücke zur Behandlung psychischer Erkrankungen mit einem personalisierten Selbstüberweisungs-Chatbot) wurde gerade in der Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht.

Diese Untersuchung bestätigt das Potenzial digitaler Tools zur Verbesserung des Zugangs zu Diensten im Bereich der psychischen Gesundheit und leistet einen starken Beitrag zur Förderung umfassenderer und gerechterer Dienste.

Was hat sich geändert?

Psychische Gesundheit ist weltweit ein weit verbreitetes Problem, aber nicht jeder kann psychiatrische Dienste in Anspruch nehmen, wenn er sie braucht, und der Zugang zu psychiatrischen Diensten ist durch viele Barrieren eingeschränkt .

Limbic Access zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem Dienste zugänglicher gemacht werden.

In dieser Beobachtungsstudie führte die Nutzung des Systems dazu, dass eine größere und vielfältigere Gruppe von Menschen die Gesprächstherapiedienste des National Health Service (NHS) in Anspruch nahm, insbesondere einige historisch vernachlässigte Gruppen.

Laut dem Artikel liegt die Einzigartigkeit von Limbic Access in seinem personalisierten Design, das die soziale Stigmatisierung psychischer Gesundheitsprobleme reduziert, indem es die Benutzer aktiv durch den Selbstüberweisungsprozess führt und ihnen gleichzeitig ermöglicht, ihre psychischen Gesundheitsprobleme eingehend zu untersuchen .

Der Chatbot ist bereits auf den Online-Portalen von 14 Gesprächstherapiediensten des NHS in England live. Während des dreimonatigen Untersuchungszeitraums verzeichneten diese Zentren einen Anstieg der Selbstüberweisungen um 15 % , verglichen mit einem Anstieg um 6 % in den 14 Zentren, die das Tool nicht nutzten.

Abbildung | Gesamtzahl der Empfehlungen vor und nach der Implementierung von Limbic Access. Verwendete Chatbots werden in Pink angezeigt, und nicht verwendete in Grau. (Quelle: Dieses Dokument)

Der Anstieg der Selbstüberweisungen war bei den nichtbinären, asiatischen/asiatisch-britischen und afrikanischen/afro-britischen Gruppen sogar noch deutlicher und stieg um 179 %, 39 % bzw. 40 % .

Abbildung | Prozentuale Veränderung soziodemografischer Gruppen, die Chatbots verwenden (pink) und Kontrollgruppen (grau). (Quelle: Dieses Dokument)

Bemerkenswerterweise führte die Zunahme der Überweisungen weder zu einer Verlängerung der Wartezeiten noch zu einer Verringerung der Anzahl klinischer Untersuchungen.

Wie wird es gemacht?

Die Frage ist also: Wie macht Limbic Access das?

Es wird berichtet, dass das Arbeitsprinzip von Limbic Access das Sammeln persönlicher Informationen und die aktive Anleitung der Benutzer durch den Abschluss des Selbstüberweisungsprozesses und die Inanspruchnahme psychiatrischer Dienste umfasst.

Der Chatbot sagt anhand mehrerer Modelle des maschinellen Lernens die wahrscheinlichste Diagnose des Patienten voraus und stellt auf Grundlage dieser Vorhersage individuelle Fragen .

Das Modell verwendet freie Texteingaben, standardisierte Fragebogenergebnisse (wie etwa PHQ-9), demografische Informationen und Verhaltensmaße (wie etwa Reaktionszeit und Tippgeschwindigkeit) als Eingaben für seine Vorhersagen. Das Vorhersagemodell kombiniert das Transformer-Modell für die natürliche Sprachverarbeitung von freiem Text und das Gradient-Boosting-Modell für andere Eingabemodalitäten.

Darüber hinaus wurden in der Studie drei Selbstüberweisungsformate verwendet, um eine gleiche Länge von insgesamt etwa 120 Fragen zu gewährleisten, allerdings mit Unterschieden bei der Fragenauswahl und -präsentation.

Abbildung ｜ Forschungsdesign und Behandlungspfade für Gesprächstherapiedienste des NHS. a) Studiendesign einer multizentrischen retrospektiven Beobachtungsstudie, die die dreimonatige Phase vor und die dreimonatige Phase nach der Implementierung verschiedener Dienste zeigt; b) Behandlungspfade, die den Prozess zeigen, den Patienten vom Besuch der Website des Gesprächstherapiedienstes des NHS und der Selbstüberweisung bis zum Beginn der Behandlung durchlaufen. (Quelle: Dieses Dokument)

Limbic Access wird basierend auf den vom Teilnehmer bereitgestellten Informationen personalisiert, während sich generische Chatbots und Webformulare basierend auf den Antworten des Teilnehmers nicht ändern.

Eines der wichtigsten Ergebnisse der Studie war, dass Limbic Access die Selbstüberweisungsraten, insbesondere bei Minderheitengruppen, deutlich erhöhte.

Die Einführung von Limbic Access behebt nicht nur Probleme mit bestehenden Diensten für psychische Gesundheit, sondern wirkt sich auch positiv auf das gesamte Feld aus, indem sie die Zugänglichkeit und Inklusivität der Dienste verbessert.

Indem das System die Benutzer dazu anregt, intensiv über psychische Gesundheitsprobleme nachzudenken, soll es das soziale Stigma psychischer Gesundheitsprobleme verringern und mehr Menschen dazu ermutigen, proaktiv Hilfe zu suchen .

Trotz der positiven Ergebnisse hinsichtlich der Förderung psychiatrischer Dienste weist die Studie einige Einschränkungen auf .

Erstens schränkt das Beobachtungsdesign der Studie die genaue Beurteilung kausaler Zusammenhänge ein, da die Interventionsvariablen nicht manipuliert werden können. zweitens umfasst die Studie lediglich Beobachtungsdaten von 129.400 Personen in England, so dass bei der Verallgemeinerung der Ergebnisse auf Personen mit anderem kulturellen und geografischen Hintergrund Vorsicht geboten ist; Darüber hinaus wurden in der Studie die digitalen Kompetenzen und die technologische Anpassungsfähigkeit des Einzelnen nicht ausreichend berücksichtigt, da diese sich auf die Erfahrung bei der Verwendung von Self-Service-Überweisungstools auswirken können.

Darüber hinaus konzentrierte sich die Studie auf die Beobachtung der positiven Auswirkungen von Selbsthilfe-Vermittlungsinstrumenten auf Minderheitengruppen, ging jedoch nicht auf die sozialen Ungleichheiten und potenziellen Vorurteile ein, die darin bestehen könnten.

Das Forschungsteam sagte, dass künftige Forschungen die Unterschiede in der Nutzung und den Vorteilen zwischen verschiedenen Gruppen genauer untersuchen könnten, um sicherzustellen, dass diese innovativen Tools die sozialen Ungleichheiten nicht verschärfen.

Und schließlich untersuchte die Studie zwar den Anstieg der Zahl der Selbsthilfeempfehlungen, ging aber nicht auf die Qualität und Wirksamkeit der Dienste ein. Eine weitere Beobachtung der psychischen Gesundheit und der Behandlungsergebnisse der Teilnehmer wird dazu beitragen, die langfristigen Auswirkungen dieses innovativen Ansatzes umfassender zu beurteilen.

Daher müssen diese Einschränkungen sorgfältig abgewogen werden, wenn diese Ergebnisse in der klinischen Praxis angewendet werden.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie dürften KI-Chatbots in Zukunft intelligenter werden und in der Lage sein, personalisiertere und gezieltere Dienstleistungen im Bereich der psychischen Gesundheit anzubieten. Wir können mit einer weiteren Expansion im Bereich personalisierter KI-Chatbots rechnen.

Referenzlinks:

https://www.nature.com/articles/s41591-023-02766-x