Webbläsaren som du använder stöds inte av denna webbplats. Alla versioner av Internet Explorer stöds inte längre, av oss eller Microsoft (läs mer här: * https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/windows/end-of-ie-support).

Var god och använd en modern webbläsare för att ta del av denna webbplats, som t.ex. nyaste versioner av Edge, Chrome, Firefox eller Safari osv.

AI kan förbättra vård vid psykisk ohälsa

Mostphotos. Yuri Arcurs
Yuri Arcurs. Mostphotos

Nästan hälften av alla sjukskrivningar beror idag på mental ohälsa. Inför vårdbesök uppmanas ofta patienter skatta sitt psykiska mående med hjälp av skattningsskalor. Men patienter föredrar att använda sina egna ord. En ny metod från Lunds universitet – där artificiell intelligens och ordanalys kombineras – har visat sig ge mer träffsäkra diagnoser och nöjdare patienter.

Studien, som är publicerad i den vetenskapliga tidskriften PLOS ONE, visar att läkare och patienter skiljer sig åt när det gäller hur de tycker att hälsa eller ohälsa ska förmedlas. Medan läkare ofta föredrar betygsskalor där patienten själv får skatta sitt psykiska välmående enligt förutbestämda svar (Exempelvis: Har du litet intresse för att göra saker? inte alls; ibland; ofta; dagligen) så föredrar patienter att beskriva sitt mående med egna ord. (Exempelvis: Beskriv din mentala hälsa!).

I studien undersökte forskarna en grupp på 150 patienter med självdiagnostiserad depression eller ångest. Därefter ställdes samma frågor till en kontrollgrupp med ytterligare 150 deltagare.

Svaren visade att patienterna tyckte det var viktigt att använda fritt språk eftersom det ses som det naturliga sättet kommunicera sitt mående. Det fria språket uppfattar patienten som ett mer precist sätt att formulera sig och därmed bli bättre förstådd. Detta ansåg inte patienterna var möjligt när de använde graderade skattningsskalor. Fördelen med graderade skattningsskalor var att de gick snabbare och enklare att besvara, samtidigt saknar den möjligheten att ge mer individualiserad vård.

Artificiell intelligens har visat sig vara mer exakt än betygsskalor när det gäller att mäta känslor i språk. De senaste åren har stora framsteg inom språkteknologin (Natural Language Processing) med hjälp av AI och maskinlärning. Depression och ångest kan nu med stor träffsäkerhet diagnosticeras utifrån öppna frågor som analyseras med hjälp av AI-metoder.

– Vi har hittills varit begränsade till självskattningsformulär med betygsskalor där patienter själva behövt omvandla sina känslor till siffror. Idag är detta inte nödvändigt eftersom bedömningen kan göras av AI, säger Sverker Sikström, professor i psykologi och den som lett studien.

Sikström har utvecklat en AI-produkt som gör det möjligt för patienter att fritt beskriva sin psykiska hälsa i texter, som sedan tolkas av artificiell intelligens. Resultaten används sedan som underlag av psykologer och läkare.

– Det finns ett stort intresse bland vårdgivare att på det här sättet kunna ge patienten ett stöd som både är individuellt och effektivt, säger Sverker Sikström.

Sverker Sikström

Sverker Sikström
Sverker Sikström

Artikeln Precise Language Responses versus Easy Rating Scales - Comparing Respondents’ Views with Clinicians’ belief of the Respondent’s Views.  har nyligen publicerats i PLOS ONE.
Sverker Sikström har grundat företaget Ablemind som baserar sig på hans forskning.
Läs mer om hans forskning

Kontakt

Professor Sverker Sikström
sverker.sikstrom@psy.lu.se
+46-70-3614333

Intresserad av forskning och samhälle?
Prenumerera på Apropå!

I nyhetsbrevet Apropå varvas senaste nytt från Lunds universitet med kommentarer till aktuella samhällshändelser från några av våra 5000 forskare.