Nylig forskning antyder, at AI-baserede forudsigelsesmodeller inden for psykiatrien har vist nøjagtighed inden for de forsøg, de blev udviklet i, men ikke kan give pålidelige forudsigelser uden for disse specifikke sammenhænge. Studiet, som blev udført af forskere fra universiteterne i Köln og Yale, fremhæver den meget kontekstafhængige karakter af disse modeller. Samlingen af data fra forskellige forsøg forbedrede heller ikke modellernes forudsigelsesevner. Forskningen, der fokuserede på præcisionspsykiatri, sigter mod at udnytte AI-modeller til personlige terapier og medicin. Dog indikerer studiets resultater, at der er behov for yderligere forskning for at forbedre disse modellers generaliserbarhed og robusthed til daglig klinisk brug.
Ifølge Joseph Kambeitz, professor i biologisk psykiatri, er målet at behandle patienter med psykiske lidelser mere effektivt ved hjælp af AI-modeller. Mens indledende studier har vist lovende resultater inden for feltet for AI, understreger studiet behovet for at demonstrere modellernes pålidelighed og sikkerhed på tværs af forskellige sammenhænge og steder.
Forskningsteamet anerkender, at de begrænsede generaliserbarhed af disse AI-modeller udgør en betydelig udfordring for klinisk praksis. De mener, at yderligere undersøgelser med større patientgrupper og datasæt er nødvendige for at forbedre den samlede nøjagtighed og anvendelighed af AI-modeller inden for psykiatrien.
Mens efterspørgslen efter målrettede terapier og individualiseret medicin fortsætter med at stige, understreger resultaterne af denne undersøgelse vigtigheden af at håndtere begrænsningerne ved AI-modeller inden for psykiatrisk pleje. Ved at udføre mere omfattende forskning og forfine modellerne kan potentialet for fremskridt inden for præcisionspsykiatri realiseres.
The source of the article is from the blog rugbynews.at