Artificial Intelligence, eHealth – die Bedeutung für Patient*innen

Psychiatrie psychopraxis. neuropraxis https://doi.org/10.1007/s00739-022-00826-4 Angenommen: 24. Juni 2022 © Der/die Autor(en) 2022 Henriette Löffler-Stastka1 · Dietmar Dietrich2 · Thilo Sauter2,3 1 Klinik für Psychoanalyse und Psychotherapie, Medizinische Universität Wien, Wien, Österreich Institut für Computertechnik, Technische Universität Wien, Wien, Österreich 3 Department für Integrierte Sensorsysteme, Universität für Weiterbildung Krems, Krems, Österreich 2 Artificial Intelligence, eHealth – die Bedeutung für Patient*innen Einleitung Prozessorientierte Forschung ist ein wichtiger Bestandteil der modernen psychotherapeutischen und klinischen Forschung. Dennoch bleibt noch viel zu tun, um therapeutische Prozesse bei der Behandlung chronischer Krankheiten (z. B. Depression, Adipositas, Erschöpfung) vollständig zu verstehen. Insbesondere die Untersuchung therapeutischer Mikroprozesse, kleiner, aber wesentlicher Aspekte der Interaktion zwischen Ärzt*in und Patient*in (vor allem der Mikroausdrücke im Gesicht), bietet vielversprechende Einblicke in die Mechanismen der Therapie und ermöglicht die Identifizierung spezifischer Faktoren, die für eine erfolgreiche Behandlung wesentlich sind. Die Behandlung chronischer Krankheiten und deren Verlauf in klinischen Situationen beruht traditionell auf „nomothetischen“ Messungen mit vorgegebenen Items und Kriterien auf der Grundlage von Normen und Durchschnittswerten, die aus früheren Daten auf Bevölkerungsebene gewonnen wurden [3] und dann einheitlich auf jeden Patienten angewendet werden [18]. Ein solcher Standardansatz wurde ausgiebig kritisiert, vor allem wegen seiner Unflexibilität und der Unmöglichkeit, sich an spezifische Ziele anzupassen, die für einen bestimmten Patienten möglicherweise am wichtigsten sind, oder wegen der unterschiedlichen Interpretation bestimmter Elemente durch einzelne Patienten [13]. Die Einbeziehung von Patient*innen/der Öffentlichkeit in allen Phasen der Forschung und ein partizipatives Design, das Daten aus dem wirklichen Leben und/oder „idiografische“ Methoden und Messungen umfasst, können dazu beitragen, diese Lücke zu schließen. Definitionsgemäß beinhalten solche Ansätze die Messung von Veränderungen und Variationen im Laufe der Zeit oder über verschiedene Kontexte hinweg bei einem Individuum in Bezug auf spezifische Variablen und Items, die entweder vom Patienten ausgewählt oder aus individuell zugeschnittenen Bewertungsstimuli/Kontexten abgeleitet wurden, um ihre Relevanz für das jeweilige Individuum zu maximieren [3, 10]. Was die Behandlungsbeziehung betrifft, so sind eine Reihe von nonverbalen Ereignissen unbewusst und können oft den emotionalen und psychischen Zustand eines Patienten/einer Patientin in einer Weise vermitteln, wie es die verbale Kommunikation nicht kann [16]. Darüber hinaus gibt es in jeder zwischenmenschlichen Interaktion eine große Anzahl und Vielfalt von Gesichtsausdrücken [19], und viele der sichtbaren Ausdrücke in Gesprächen zwischen zwei oder mehreren Personen sind mehrdeutig oder werden sehr bewusst kontrolliert. Mikroausdrücke hingegen können weder kontrolliert noch freiwillig gezeigt werden und bieten daher einen validen und authentischen Einblick in die echten Gefühle und Emotionen einer Person. Sie dauern nur eine Viertel- bis eine halbe Sekunde [9], können als verdrängte oder unbewusste Gefühlsäußerungen verstanden werden [7, 17] und haben, wenn sie von Klinikern angemessen angesprochen werden, positive Auswirkungen auf das Arbeitsbündnis zwischen behandelndem Kliniker und Patient, was für den Behandlungserfolg entscheidend ist [4], sowie auf die Therapietreue an sich. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass Therapiesitzungen mit einem höheren Maß an nonverbaler Mikroaffektivität einen größeren Einfluss auf den Behandlungserfolg haben [1]. Unter diesem Gesichtspunkt könnten die üblichen Methoden zur Analyse des Zusammenspiels zwischen Kognition und Affekt unvollständig sein, da sie die sprachlosen Formen des affektiven Ausdrucks nicht erfassen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, den Zusammenhang zwischen verbalen Interventionen/Anweisungen und den dadurch ausgelösten unwillkürlichen Mikroausdrücken im Gesicht zu untersuchen, insbesondere in Bezug auf das Arbeitsbündnis. Dies ermöglicht ein besseres Verständnis effektiver therapeutischer Interaktionen und kann helfen, mehrdeutige verbale/nonverbale Botschaften zu identifizieren. Im Hinblick auf die kognitiven Aspekte der Interaktionen zwischen Patient und Therapeut müssen aber auch Überzeugungen und die Wahrnehmung von Krankheit berücksichtigt werden. Da die Interaktionen im „wirklichen Leben“ stattfinden, mit nur begrenzten Möglichkeiten zur Reflexion und Analyse des Geschehens, besteht ein großer Bedarf an Instrumenten, die in der Lage sind, metakognitive Prozesse zu erkennen. Insgesamt sollte die kognitive und affektive (Selbst-)Regulation in therapeutischen Interaktionen, insbesondere bei Patienten mit chronischen Erkrankungen, gestärkt werden, um Verinnerlichungsprozesse eines gesunden Lebensstils anzuregen oder chronische psychopraxis. neuropraxis Psychiatrie Zustände angemessen und nachhaltig zu verändern. Fortschritte in der Forschung und in der Gesundheitsversorgung haben die krankheitsbedingte Sterblichkeit verringert und die Lebenserwartung in den Industrieländern verlängert. Patienten mit chronischen Erkrankungen (z. B. Depressionen, Fettleibigkeit, Müdigkeit) müssen jedoch häufig ihre Erwartungen, ihren Lebensstil und ihre Beschäftigung anpassen, was zu langwierigen Belastungen und der Entwicklung psychiatrischer Störungen führt, am häufigsten Depressionen, Angstzustände oder Schlafstörungen [2]. Affektive Störungen beeinflussen auch den Schweregrad somatischer Störungen und die Entwicklung chronischer Erkrankungen bei Patienten mit einer vorbestehenden psychischen Erkrankung. Dies kann zu einer Verschlimmerung ihrer Symptome und einer zunehmenden Verschlechterung ihrer Funktionsfähigkeit führen. Ebenso kann das Auftreten neuer Symptome bei einem Patienten, dessen chronischer Zustand zuvor stabil war, auf das Vorhandensein einer psychischen Störung hinweisen. Eine prospektive Studie über die Aufnahmediagnosen von Patienten in der Allgemeinmedizin ergab, dass 13 % der Männer und 17 % der Frauen eine affektive Störung aufwiesen [15]. Der Anteil der Patienten mit Erkrankungen wie Diabetes, Fettleibigkeit oder rheumatoider Arthritis, die an einer affektiven Störung leiden, liegt zwischen 20 und 25 % [8]. des Menschen »undKomplexität Annäherung der Technik Bekannte Faktoren für die Non-Adhärenz sind: krankheitsspezifischer Leidensdruck, depressive Störungen, posttraumatische Belastungsstörung, Vermeidungsverhalten, das Gefühl mangelnder Kontrolle, Merkmale des Behandlungsschemas, Chronizität [12]. Vor allem ein Mangel an Empathie und Informationen sowie ein Mangel an Vertrauen haben sich als Risikofaktoren für Non-Adhärenz [12] sowie für eine Abnahme der Resilienz erwiesen. psychopraxis. neuropraxis Daraus erg (...truncated)