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15.01.2025 09:33
Plötzlich gesund
Fortschreitende Naturerkenntnis, ganz allgemein gesprochen, ‘Wissenschaft’, ist der stärkste Feind des medizinischen Wunders. Was unseren Vorfahren als Wunder erschien, was einfache Naturvölker heute noch in heftige Erregung versetzt, das berührt den zivilisierten Menschen längst nicht mehr.
Doch es gibt einen Gegensatz, der jedem Denkenden sofort auffällt: der unerhörte, durchaus nicht abgeschlossene Aufstieg der wissenschaftlichen Heilkunde und die ebenso unerhörte Zunahme der Laienbehandlung und der Kurpfuscherei. Man schätzt die Zahl der Menschen, die der Schulmedizin kein Vertrauen schenken, auf immerhin 50 Prozent.
Wie kann es sein, daß Laienbehandler und Kurpfuscher immer wieder spektakuläre Erfolge aufweisen, von denen die Sensationspresse berichtet?
Der Autor geht dieser Frage nach und kommt zu interessanten Erkenntnissen, aus denen er Vorschläge für eine bessere Krankenbehandlung durch seine ärztlichen Standesgenossen ableitet.
Individuelle Behandlungsansätze durch maschinelle Lernmodelle in der Psychologie
Die optimale Behandlung von Patient:innen steht im Mittelpunkt jeder therapeutischen Intervention. In diesem Kontext eröffnen Prädiktionsmodelle mit maschinellem Lernen neue Möglichkeiten für maßgeschneiderte Behandlungsansätze auf individueller Ebene. Prof. Dr. Kevin Hilbert von der Health and Medical University Erfurt hat dazu eine neue Studie auf den Weg gebracht.
Erfurt, 15.01.2025 – Unter dem Titel „Advancing the personalized advantage index (PAI): a systematic review and application in two large multi-site samples in anxiety disorders“ hat Prof. Dr. Kevin Hilbert, Professor für Klinische Psychologie und Psychotherapie an der Health and Medical University Erfurt, gemeinsam mit einem Team nationaler Wissenschaftler:innen ein wegweisendes Paper veröffentlicht. Die Studie untersucht ein Modell, das darauf abzielt, aus mehreren Therapieoptionen die für die jeweilige Person beste Behandlungsstrategie zu ermitteln.
Die Forschung hat gezeigt, dass in einigen früheren Studien Fehlerquellen zu „falschen positiven“ Ergebnissen führen können, die den Nutzen des Ansatzes überbewerten. Um diesen Herausforderungen entgegenzuwirken, stellte das Team um Prof. Dr. Hilbert ein offen zugängliches Modell zur Verfügung, das diese Fehlerquellen nicht enthält.
Die Ergebnisse der Studie verdeutlichen, dass nur durch rigoros validierte und transparente Methoden sichergestellt werden kann, dass die Technologien ihr volles Potenzial entfalten. Diese Erkenntnisse sind ein wichtiger Schritt in Richtung einer personalisierten Psychotherapie, die den Bedürfnissen der Patient:innen gerecht wird.
Wissenschaftliche Ansprechpartner:
Prof. Dr. Kevin Hilbert
kevin.hilbert@hmu-erfurt.,de
Bilder
Prof. Dr. Kevin Hilbert
Studie – Advancing the personalized advantage index (PAI) Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler, jedermann
Medizin, Psychologie
überregional
Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
