Forscher sagen, dass künstliche Intelligenz (KI) in der Lage sein könnte, das Risiko eines Rückfalls in den Alkoholismus nach einer Behandlung zu erkennen.
KI kann helfen, das Rückfallrisiko bei Alkoholismus zu erkennen
Von Robert Preidt HealthDay Reporter
HealthDay Reporter
DIESTAG, 19. April 2022 (HealthDay News) - Künstliche Intelligenz (KI) könnte in der Lage sein, Alkoholiker zu identifizieren, bei denen das Risiko eines Rückfalls nach der Behandlung besteht, sagen Forscher.
Patienten werden während und nach der Behandlung oft wieder trinkfreudig und benötigen möglicherweise mehrere Versuche, bevor sie eine langfristige Abstinenz von ungesundem Alkoholkonsum erreichen.
Mit Hilfe der künstlichen Intelligenz könnten Betreuer und Patienten Rückfälle vorhersagen und die Behandlung anpassen, bevor sie auftreten, so die Forscher der Universität Yale.
In einer neuen Studie verwendeten die Forscher klinische Daten und eine Form der künstlichen Intelligenz, das so genannte maschinelle Lernen, um Modelle zur Vorhersage von Rückfällen bei Patienten in einem ambulanten Behandlungsprogramm zu entwickeln.
Für die Entwicklung und Prüfung der Vorhersagemodelle wurden die Daten von mehr als 1 300 amerikanischen Erwachsenen verwendet, die an einer 16-wöchigen klinischen Studie mit Behandlungen in 11 Zentren teilnahmen.
Die Patienten wurden nach dem Zufallsprinzip einer von neun Medikamenten- oder Verhaltenstherapiekombinationen zugewiesen, und die Daten über ihr Verhalten wurden zum "Trainieren" der maschinellen Lernalgorithmen verwendet.
Ziel war es, eine Reihe von Modellen zu erstellen, die Rückfälle von starkem Alkoholkonsum (vier oder mehr Getränke pro Tag bei Frauen und fünf oder mehr bei Männern) zu drei verschiedenen Zeitpunkten vorhersagen können: während des ersten Monats der Behandlung, während des letzten Monats der Behandlung und zwischen den wöchentlichen oder zweiwöchentlichen Behandlungssitzungen.
Unter der Leitung von Walter Roberts, einem Assistenzprofessor für Psychiatrie an der Yale School of Medicine, stellten die Forscher fest, dass die resultierenden Modelle bei der Vorhersage von Rückfällen gut abschneiden und wahrscheinlich genauer sind als die von Klinikern, wenn es darum geht, Patienten zu identifizieren, bei denen die Gefahr besteht, dass sie wieder zu starkem Alkoholkonsum neigen und von zusätzlichen Maßnahmen während der Behandlung profitieren könnten.
Die Ergebnisse der Studie wurden am 14. April in der Zeitschrift Alcoholism: Clinical and Experimental Research veröffentlicht.
In den Modellen gehörten zu den wichtigsten Informationen für die Vorhersage eines Rückfalls Faktoren wie die Leberenzymwerte und das Alter, in dem die Alkoholabhängigkeit begann, sowie die Ergebnisse von Patientenbefragungen, die sich auf das Trinkverhalten und psychologische Symptome bezogen.
Alle diese Faktoren können während der Behandlung von Alkoholismus relativ einfach und kostengünstig ermittelt werden, so die Studienautoren.
Sie sagten auch, dass die Modelle Unterschiede in der Bedeutung spezifischer prädiktiver Faktoren bei Männern und Frauen zeigten, was mit früheren Forschungsergebnissen übereinstimmt, die geschlechtsspezifische Unterschiede im Zusammenhang mit schädlichem Alkoholkonsum aufzeigen.
Weitere Informationen
Weitere Informationen über die Behandlung von Alkoholproblemen finden Sie beim U.S. National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism.
