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.

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.

Die Studie ist u.a. hier einzusehen.