Data Science: Ein Segen für die psychische Gesundheit

Wenn Sie sich jetzt in einen beliebigen Social-Media-Kanal einloggen, werden Sie verschiedene Zitate und Konversationsthreads bemerken, die diejenigen hervorheben, die an Depressionen oder unterdrückten psychischen Problemen leiden, und sogar mit ihnen mitfühlen. Man kann zwar nicht sicher sein, wie lange diese Gespräche mit der gleichen Kraft fortgesetzt werden, aber die Tatsache, dass Menschen herauskommen und das psychische Gesundheitsproblem anerkennen, ist insgesamt ein Schritt in die richtige Richtung.

Im Jahr 2019 hatte die WHO geschätzt, dass 20 % der indischen Bevölkerung in diesem Jahr an einem psychischen Problem leiden werden. Angesichts der Tatsache, dass die WHO die Isolation, die COVID-19 mit sich bringen würde, nicht berücksichtigt hatte, könnte diese Einschätzung heute weit von der ernsten Realität entfernt sein.

Bevor wir untersuchen, wie psychische Gesundheitsprobleme diagnostiziert und behandelt werden und warum die Datenwissenschaft ihr größter Verbündeter bei der Behandlung sein kann, lassen Sie uns zunächst einen Blick auf die Herausforderung werfen, vor der die behandelnden Ärzte heute stehen.

Als die berühmte Hollywood-Berühmtheit Anne Hathaway über ihren Kampf mit Depressionen sprach, teilte sie der Welt mit: „Ich mochte mich selbst so sehr nicht. Es war nur eine Denkweise. Ich wusste nicht, wie ich mich selbst lieben sollte. Ich wusste nicht, wie man jemanden liebt.“ Sie ist nicht die Einzige. Während Menschen, die weltweit unter psychischen Gesundheitsproblemen leiden, Schwierigkeiten haben, nicht nur die Symptome zu erkennen und die Schwere des vorliegenden Problems wirklich anzuerkennen, haben Ärzte oft Schwierigkeiten, die richtige Behandlungsmethode zu wählen.

Oft führt diese Herausforderung, keinen definierten Behandlungsweg zu haben, dazu, dass ein Trial-and-Error-Weg gewählt wird, der die Behandlung eines Patienten ohne Heilungsgarantie weiter verlängert. Dies kann sowohl erschütternd als auch schmerzhaft für den Patienten und unglaublich frustrierend für die Ärzte selbst sein. 5 Wege, wie Data Science die Gesundheitsbranche umgestaltet

Um den aktuellen Behandlungsverlauf zu strukturieren und möglicherweise sogar die Lücke zwischen der Diagnose des Patienten und dem endgültigen Behandlungsverlauf zu schließen, benötigen medizinische Fachkräfte eine Methodik, die ihnen hilft, Muster zu erkennen, die ansonsten schwer zu erkennen sind. Dieser Behandlungsweg kann mit Hilfe von Data Science gefunden werden.

Weiter geht es mit Data Science für die psychische Gesundheitsversorgung

Derzeit befindet sich dieser Ansatz in der Anfangsphase der Einführung. Während sich Angehörige der Gesundheitsberufe langsam aber stetig auf diese Partnerschaft einlassen, bezweifeln Zyniker, dass die Analyse von Daten zur Behandlung komplexer psychischer Probleme beitragen kann. Die Mehrheit glaubt jedoch, dass dies der Schritt in die richtige Richtung ist.

Tatsächlich glauben viele Forscher, dass Big Data sogar dem aktuellen Behandlungsverlauf ein Ende setzen kann, dh. Versuch und Irrtum. Obwohl derzeit keine einzige Informationsquelle verfügbar ist, sind diese Forscher der Ansicht, dass es einen enormen Umfang an Studien zur Verwendung von Data Science im Bereich der psychischen Gesundheitsversorgung gibt

Lassen Sie uns untersuchen, wie Data Scientists helfen können, das aktuelle Dilemma zu lösen.

Data Science verwendet wissenschaftliche Methoden und Prozesse, um Erkenntnisse sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten abzuleiten. Datenwissenschaftler können ihr Wissen und ihre Fähigkeiten anwenden, um Modelle zu erstellen, die dabei helfen, komplexe Datenquellen zu verknüpfen, die derzeit in der psychischen Gesundheitsversorgung verfügbar sind, um zu konstruktiven Schlussfolgerungen zu gelangen.

Wenn diese Modelle für die psychische Gesundheitsversorgung erstellt werden können, können Forscher die Risikofaktoren für psychische Erkrankungen extrahieren, was derzeit nicht verfügbar ist. In der Lage zu sein, die Risikofaktoren zu identifizieren, kann den Ärzten den Weg ebnen, die richtige Diagnose und Behandlung zu stellen, die Verbesserung der psychischen Gesundheit zu kartieren und sogar zu untersuchen, wie die Krankheit von vornherein verhindert werden kann.

Big Data und Data Science haben das Potenzial, eine personalisierte Versorgung für Patienten mit psychischen Erkrankungen zu schaffen, deren Fehlen derzeit eine große Kluft zwischen den Leidenden und den Genesenen verursacht. Faszinierende Datenanalyse-Anwendungen aus dem wirklichen Leben

Ein genauerer Blick auf einige Erfolgsgeschichten

Auch wenn die Rolle der Datenwissenschaft bei der Entwicklung von Behandlungslinien für psychisch kranke Patienten zu schön erscheint, um wahr zu sein, haben viele Organisationen bereits davon profitiert, indem sie auf diese Theorien reagiert haben. Datenwissenschaftler der Crisis Text Line , einer globalen gemeinnützigen Organisation mit Sitz in den Vereinigten Staaten, die über eine SMS-basierte Krisenberatungshotline verfügt, verwenden maschinelles Lernen, um Wörter und Emojis in empfangenen Textnachrichten zu analysieren.

Maschinelles Lernen hilft ihnen dabei, die Wörter und Emojis zu extrahieren, die auf ein höheres Maß an Suizidalität oder sogar Selbstverletzung hinweisen können. Dies hilft ihnen weiter, die Patienten zu priorisieren, indem sie identifizieren, wer die maximale Hilfe benötigt und daher zuerst angesprochen werden sollte. Um zu diesem Stadium zu gelangen, analysierten die Datenwissenschaftler von Crisis Text Lines über 30 Millionen Texte, die mit den Benutzern ausgetauscht wurden.

Die Analyse brachte sogar andere Erkenntnisse hervor, wie die meisten Fälle von Angstzuständen, die am Mittwoch eingegangen sind, und Fälle von Selbstverletzung, die am häufigsten in den dunkelsten Stunden der Nacht auftreten . In einem Land, das nicht über einen einzigen Test oder eine Gruppe von Tests verfügt, um eine mögliche Suizidkrise zu identifizieren, kann dieser Einsatz von KI durch Datenwissenschaftler zur Verhinderung von Suiziden heute dazu beitragen, viele Leben zu retten.

Ein weiteres Beispiel, das mir in den Sinn kommt, ist „Ellie“. Bereits 2017 wurde eine virtuelle Therapeutin namens Ellie eingesetzt, um zu interagieren und das Verhalten von Soldaten zu analysieren , die kürzlich aus Afghanistan zurückgekehrt waren. Überraschenderweise gelang es Ellie, bei den Soldaten mehr Anzeichen von Symptomen einer posttraumatischen Belastungsstörung (PTBS) zu entdecken als dem Personal der Gesundheitsbewertung nach dem Einsatz selbst.

Die Liste der Beispiele, die zeigen, wie Data Science und maschinelles Lernen dazu beigetragen haben, beispielhafte Ergebnisse im Bereich der psychischen Gesundheitsversorgung zu erzielen, ist zahlreich. Diese Beispiele existieren jedoch weiterhin in Taschen. Die gute Nachricht ist, dass sich die Länder zumindest für ihre Möglichkeiten öffnen. Vom World Well Being Project bis hin zu einer App, die nächtliche Muster überwacht, um Universitätsstudenten bei der Bekämpfung von Depressionen zu unterstützen, ist diese datenwissenschaftliche Brücke vielleicht das Gebot der Stunde.

Bevor Sie sich abmelden, ist es jedoch auch wichtig zu beachten, dass die psychische Gesundheit eine äußerst persönliche Gesundheitsdienstleistung ist. Angesichts der Tatsache, dass das Thema selbst viele Jahre lang stigmatisiert wurde und in vielen Regionen weiterhin stigmatisiert wird, gibt es ernsthafte Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Die Frage der Ethik stellt sich, wenn wir die Möglichkeit einbringen, dass Algorithmen klinische Diagnosen oder Empfehlungen liefern.

Vielen Smartphone-Anwendungen für die psychische Gesundheitsversorgung mangelt es heute an einer „zugrunde liegenden Evidenzbasis, einem Mangel an wissenschaftlicher Glaubwürdigkeit und einer begrenzten klinischen Wirksamkeit“. Obwohl die Zukunft der Datenwissenschaft in der psychischen Gesundheitsversorgung vielversprechend ist, müssen wir also vorsichtig mit der richtigen Infrastruktur und den Gesetzen umgehen, die die Patienten schützen, ohne ihre Privatsphäre zugunsten eines potenziellen Segens zu gefährden.

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