Voor de behandeling van ernstige psychische aandoeningen, die zich vaak al op jonge leeftijd openbaren, is een nauwkeurige, vroege, diagnose van groot belang. Alleen zo kan tijdig begonnen worden met de juiste, effectieve, behandeling. Helaas duurt het stellen van de juiste diagnose, na het begin van de ziekte, vaak meerdere jaren. Uit een recent Deens onderzoek blijkt dat AI kan helpen om die tijd te verkorten.
Voor het onderzoek werden gegevens uit de elektronische patiëntendossiers van bijna 25.000 patiënten die behandeld zijn voor andere, meestal minder ernstige, psychische stoornissen dan schizofrenie en bipolaire stoornis. Het betrof veelal patiënten met een angst of depressie stoornis.
Kans op psychische aandoening voorspellen
Met die gegevens is een machine-learning algoritme ontwikkeld dat een gekwalificeerde schatting kan maken of patiënten binnen de komende vijf jaar de diagnose schizofrenie of bipolaire stoornis krijgen. Het machine-learning algoritme analyseerde de associatie tussen meer dan 1000 factoren uit de elektronische patiëntendossiers - waaronder diagnoses, medicatie en tekst uit klinische notities - en mogelijke diagnoses van schizofrenie of bipolaire stoornis binnen de daaropvolgende vijf jaar.
“Als het algoritme aangeeft dat er een grote kans is op het ontwikkelen van schizofrenie of bipolaire stoornis binnen de komende vijf jaar, kan het zorgpersoneel hun onderzoek richten op symptomen die geassocieerd worden met deze stoornissen, wat mogelijk leidt tot een eerdere diagnose en het starten van een gerichte behandeling”, vertelt onderzoeksleider Dinesen Østergaard van de afdeling Klinische Geneeskunde van de Universiteit van Aarhus.
Het is niet de eerste keer dat de inzet van AI onderzocht wordt voor het vaststellen van een psychische stoornis. In 2023 werd een bloedtest ontwikkeld die gebruik maakt van ‘RNA-bewerkingsbiomarkers’ en kunstmatige intelligentie (AI). Uit onderzoek dat destijds uitgevoerd werd, bleek dat die test de potentie heeft om de tijd die nu nog nodig is voor het stellen van de diagnose ‘bipolaire stoornis’ drastisch te verkorten.
Veelbelovend begin
De resultaten van het Deense onderzoek, gepubliceerd in het tijdschrift JAMA Psychiatry, laten zien dat voor elke 100 patiënten die het algoritme als hoog risico bestempelt, er ongeveer 13 gediagnosticeerd zullen worden met schizofrenie of bipolaire stoornis binnen de komende vijf jaar. Omgekeerd zullen voor elke 100 patiënten die het algoritme als laag risico bestempelt, er ongeveer 95 niet gediagnosticeerd worden met schizofrenie of bipolaire stoornis binnen de komende vijf jaar.
“Dit niveau van nauwkeurigheid is waarschijnlijk niet voldoende om de eerste versie van het algoritme in de klinische praktijk te gebruiken, maar het is een veelbelovend begin en biedt ons ook inzicht in wat er moet gebeuren om het algoritme en de nauwkeurigheid van de analyses te verbeteren. De sleutel lijkt een meer verfijnde analyse van de tekst in de klinische aantekeningen te zijn,” zegt Dinesen Østergaard.
Belangrijke factoren
De onderzoekers onderzochten welke onderdelen van de medische dossiers het meest bijdragen aan het voorspellen van schizofrenie en bipolaire stoornis. De resultaten spreken voor zich. “De tien factoren die het meest bijdragen aan de voorspellingen komen allemaal uit de klinische aantekeningen. Dit zijn onder andere woorden die symptomen beschrijven zoals sociale terugtrekking en auditieve hallucinaties, maar ook woorden die opnames in psychiatrische ziekenhuizen beschrijven - duidelijke indicatoren van ernstige psychische aandoeningen. Dit is klinisch heel logisch,” legt Dinesen Østergaard uit, die gelooft dat er nog veel meer informatie uit de klinische aantekeningen gehaald kan worden.
Het taalmodel dat in het onderzoek werd gebruikt is relatief eenvoudig, omdat het alleen gebaseerd is op de relatieve frequentie van individuele woorden en geen rekening houdt met de context waarin deze woorden voorkomen. Er zijn nu echter veel geavanceerdere taalmodellen beschikbaar die de betekenis van hele zinnen kunnen begrijpen, zoals die van ChatGPT.
“We zijn optimistisch dat deze technologie onze voorspellingen van schizofrenie en bipolaire stoornis zo nauwkeurig kan maken dat toekomstige versies van het algoritme de klinische praktijk kunnen ondersteunen. Dit is een kans die we zeker gaan benutten,” aldus de onderzoeksleider.
