Recent onderzoek suggereert dat op AI-gebaseerde voorspellingsmodellen in de psychiatrie nauwkeurigheid hebben getoond binnen de proeven waarin ze zijn ontwikkeld, maar geen betrouwbare voorspellingen kunnen doen buiten die specifieke contexten. Het onderzoek, uitgevoerd door onderzoekers van de universiteiten van Keulen en Yale, benadrukt de sterk contextafhankelijke aard van deze modellen. Het bundelen van gegevens uit verschillende proeven verbeterde ook niet de voorspellende vermogens van de modellen. Het onderzoek, gericht op precisiepsychiatrie, heeft als doel AI-modellen te gebruiken voor gepersonaliseerde therapieën en medicijnen. De bevindingen van het onderzoek geven echter aan dat verder onderzoek nodig is om de generaliseerbaarheid en robuustheid van deze modellen voor dagelijks klinisch gebruik te verbeteren.
Volgens Joseph Kambeitz, hoogleraar biologische psychiatrie, is het doel om patiënten met psychische problemen effectiever te behandelen met behulp van AI-modellen. Hoewel de eerste onderzoeken veelbelovende resultaten hebben laten zien in het veld van AI, benadrukt het onderzoek de noodzaak om de betrouwbaarheid en veiligheid van de modellen in verschillende contexten en locaties te demonstreren.
Het onderzoeksteam erkent dat de beperkte generaliseerbaarheid van deze AI-modellen een grote uitdaging vormt voor de klinische praktijk. Ze zijn van mening dat verdere onderzoeken met grotere patiëntengroepen en datasets nodig zijn om de algehele nauwkeurigheid en toepasbaarheid van AI-modellen in de psychiatrie te verbeteren.
Nu de vraag naar gerichte therapieën en geïndividualiseerde medicijnen blijft stijgen, benadrukken de bevindingen van dit onderzoek het belang van het aanpakken van de beperkingen van AI-modellen in de psychiatrische zorg. Door uitgebreider onderzoek uit te voeren en de modellen te verfijnen, kan het potentieel voor vooruitgang op het gebied van precisiepsychiatrie worden gerealiseerd.
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar