VL 3 - aktuelle Entwicklungen

• Entwicklungen in der Konzeption psychischer Störungen

  • Research Domain Criteria (RDoC)

  • The Hierarchical Taxonomy of Psychopathology (HiTOP)

  • Netzwerkmodelle

• Mechanismen-basierte Psychotherapieforschung

• Mess- und datengestützte Therapie

• Digitale Behandlungsmöglichkeiten mit hoher Verfügbarkeit

• Psychische Störungen als “Complex Systems“

• In den letzten Jahrzehnten wurden verbesserte sozialwissenschaftliche Methoden und leistungsstarke neue Instrumente zur Quantifizierung von Variationen im Genom und im Gehirn entwickelt, was zu anfänglichem Optimismus führte, dass Psychopathologie durch diese Grundlagenforschung leichter erklärt und objektiv definiert werden könnte

• Dennoch haben Milliarden von Forschungsgeldern nicht zu einer erheblichen Verbesserung in Behandlung und Diagnostik geführt

• Eine wachsende Zahl von Forschenden sind zu dem Schluss gekommen, dass diese unzureichende Leistung in der Vergangenheit eher Probleme mit kategorialen Diagnosen widerspiegelt als eine intrinsische Schwäche der vorherrschenden Ansätze zum Verständnis von Risikofaktoren und Behandlungsmethoden

1. Kategoriale Diagnosen spiegeln nicht angemessen die umfangreichen Belege dafür wider, dass Formen der Psychopathologie und die ihnen zugrunde liegenden Prozesse von Natur aus kontinuierlich sind. Künstlicher Kategorien können zu geringer diagnostischer Reliabilität, diagnostischer Instabilität (aufgrund von Symptomen, die knapp oberhalb oder unterhalb des klinischen Cut-offs auftreten) und zur Nichterkennung unterschwelliger Störungen führen, die mit geringeren Funktionsniveaus und einem erhöhten Risiko für schwerere Psychopathologie verbunden sein können.

2. Herkömmliche Diagnosen beruhen auf subjektiven Berichten oder Beobachtungen von Symptomen und berücksichtigen nicht die zugrunde liegenden ätiologischen und pathophysiologischen Mechanismen, die weitgehend über diagnostische Grenzen hinausgehen, obwohl diese Informationen für die Auswahl wirksamer Behandlungen wichtig sein können.

3. Traditionellen Klassifikationen konzentrieren sich auf Einzeldiagnosen und ignorieren die weit verbreitete Komorbidität und Entwicklungskontinuität zwischen den Störungen, was die Vorhersage des Krankheitsverlaufs und die richtigen Behandlungsentscheidungen erheblich beeinträchtigen kann

1. DSM und ICD berücksichtigen nicht die umfangreiche Heterogenität innerhalb jeder Diagnose, wodurch sich Personen mit derselben Diagnose stark voneinander unterscheiden und unterschiedlich auf die Behandlung ansprechen können

2. Die Überschneidung von Symptomen in verschiedenen diagnostischen Kategorien (z.B. Ablenkbarkeit, Anhedonie, Vermeidung) kann die Differenzialdiagnose besonders schwierig machen und zu Fehldiagnosen beitragen

• Das RDoC Konzept wurde 2009 vom NIMH (Expertenkonsens) entwickelt, um eine Orientierung für die Forschung über die neurobiologischen Grundlagen von Psychopathologie zur Verfügung zu stellen, um letztlich die Bemühungen um eine Revision der Klassifikationen psychischer Störungen zu fördern

• Der von RDoC vorgeschlagene Ansatz adressiert primär den dimensionalen Charakter der Psychopathologie, die mangelnde Berücksichtigung der zugrunde liegenden Faktoren und die Heterogenität innerhalb von Störungen

• RDoC adressiert diese Einschränkungen klassifikatorischer Diagnostik, indem es die Erforschung grundlegender dimensionaler biobehavioraler Systeme (z. B. Kognition, soziale Prozesse) über diagnostische Grenzen hinweg fördert.

• Das RDoC Konzept wird durch die RDoC-Matrix operationalisiert.

RDoC ist entstanden da menschen sich zusammengesetzt haben und darüber besprochen haben, was es schon gibt, welches wissen man hat etc.

-> im Vergleich zu Hitop anders!: HITOP WURDE DURCH DIE EMPIRISCHEN WISSENSCHAFTEN ENTWICKELT(nächste Karte)

wichtig für Prüfung: Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen RDoC und HiTOP!

• HiTOP ist ein System, das von einem Konsortium von Wissenschaftler:innen entwickelt wurde, die sich mit psychiatrischer Nosologie befassen und das eine hierarchische dimensionale Klassifizierung von Psychopathologie bietet (empirisches Modell)

• Das HiTOP-Modell wurde auf der Grundlage umfangreicher Forschungsarbeiten mit Hilfe der Faktorenanalyse und der Analyse latenter Klassen mit dem Ziel erstellt, die Psychopathologie entsprechend der natürlichen Kovarianzstruktur von Merkmalen, Symptomen, maladaptiven Verhaltensweisen und Traits zu organisieren

• Eine der Hauptmotivationen von HiTOP ist die Reorganisation und Neukonzeption der klinischen Klassifikation, um die klinische Praxis zu verbessern und Informationen für die Behandlung und Prävention bereitzustellen

• Die Dimensionen der Modelle wurden im Hinblick auf Ätiologie (z. B. genetische und neuronale Grundlagen), prädiktive Validität und Nutzen für die klinische Praxis validiert

• Obwohl derzeit keine ätiologischen oder biologischen Parameter einbezogen sind, wird erwartet, dass empirisch abgeleitete und zuverlässige Dimensionen eine kohärentere Ätiologie aufweisen als herkömmliche Kategorien, wodurch stärkere und spezifischere Profile von Risikofaktoren, Biomarkern und Ergebnissen entstehen können

• Superspectrum

• Spectra

• Subfactors

• Syndromes/Disorders

• Signs, Symptoms and Components

• Traits

• Der HiTOP-Ansatz für die Behandlungsplanung in diesem Beispielfall hat mindestens vier Vorteile.

1. Die Komorbidität wirft nicht mehr die Frage nach der Unterscheidung zwischen Störungen auf, sondern wird Teil der Konzeptualisierung. Es werden spezifische Symptome und Merkmale als Teil eines internalisierenden Spektrums konzeptualisiert und nicht als mehrere unterschiedliche Störungen. Kliniker*innen, die eine einzige Therapie für mehrere Störungen anwenden, können Störungen bereits auf diese Weise konzeptualisieren.

2. HiTOP löst das Problem der Heterogenität und ermöglicht es den Kliniker*innen, sich auf bestimmte Dimensionen zu konzentrieren, wenn sie dies wünschen. Anstatt sich auf eine heterogene Kategorie wie die Borderline- Persönlichkeitsstörung zu konzentrieren, kann eine Kliniker*in beispielsweise auf bestimmte Symptome oder Merkmale abzielen (z.B. auf das Merkmal

   Manipulativität im Beispielfall). Die Flexibilität, die Ebene zu bestimmen, auf der interveniert werden soll, ist ein wichtiges Merkmal der Klassifikation.

3. HiTOP bezieht ausdrücklich unterschwellige Symptome in seine Nosologie ein, anstatt sich auf einen einzigen Grenzwert für die Diagnose zu stützen. In unserem hypothetischen Fall könnte die Kliniker*in zum Beispiel die Appetitlosigkeit als Teil des Gesamtbehandlungsplans überwachen und sich damit befassen, wenn der Gewichtsverlust bedeutsam wird.

4. Die Merkmale aus dem HiTOP-System bieten prognostische Informationen zur Unterstützung der Behandlungsplanung - zum Beispiel die Hervorhebung des Ausmaßes, in dem antagonistische externalisierende Merkmale die therapeutische Allianz beeinträchtigen können

Gemeinsamkeiten

• Ziel, sich von diagnostischen Kategorien zu lösen: Beide Rahmenkonzepte erkennen die Grenzen diagnostischer Kategorien an und betonen die Notwendigkeit eines dimensionalen Ansatzes für Psychopathologie.

• Fortschrittsorientierter Ansatz: Beide Rahmenkonzepte sind darauf ausgelegt, sich mit neuen Erkenntnissen kontinuierlich weiterzuentwickeln, wie dies von der Arbeitsgruppe des National Advisory Mental Health Council zu Änderungen an der RDoC-Matrix bzw. der HiTOP Revisions Workgroup gesteuert wird. So wurde beispielsweise im Januar 2019 die RDoC-Domäne Sensomotorische Systeme hinzugefügt, die sich mit der Kontrolle und Ausführung motorischer Verhaltensweisen befasst (NIMH, 2019).

Unterschiede

• Die RDoC Domänen und Konstrukte wurden über Experten Konsensum entwickelt auf der Basis des Wissens über neurobiologische Systeme.

• Die HiTOP Dimensionen basieren einer empirischen Struktur der Psychopathologie basierend auf der Kovarianz von Merkmalen, Symptomen, Diagnosen und maladaptivem Verhalten / HITOP ist viel viel klinischer

• RDoC Domänen beziehen sich auf ein Spektrum von Genen über Hirnmorphologe/- aktivität bis hin zum Verhalten (Schwerpunkt Neurobiologie).

• HiTOP fokussiert auf Merkmale, Symptome, Diagnosen und maladaptives Verhalten

• Die Limitationen von RDoC liegen bislang primär in der unklaren klinischen Relevanz und der fraglichen Reliabilität vieler Meßinstrumente (z.B. MRT).

• HiTOP hingegen ist eher phänomenologisch und vernachlässigt die Ätiologie von Merkmalen, Symptomen, Diagnosen und maladaptivem Verhalten

• Die zentrale Idee des Netzwerkansatzes ist, dass psychische Störungen aus der kausalen Interaktion zwischen Symptomen in einem Netzwerk entstehen

• Nach dieser Interpretation bedeutet das Vorhandensein eines kausalen Zusammenhangs, dass eine (experimentelle oder natürliche) Intervention, die den Zustand eines Symptoms verändert, auch die Wahrscheinlichkeitsverteilung des anderen Symptoms verändert

• Wichtig ist, dass die Netzwerktheorie hinsichtlich der Art und Weise, wie diese kausalen Beziehungen zustande kommen, keine Annahmen trifft.

• Direkte Kausalzusammenhänge zwischen Symptomen können auf grundlegenden biologischen (z. B. Schlaflosigkeit → Müdigkeit) oder psychologischen (z. B. Interessenverlust → Schuldgefühle) Prozessen, auf gesellschaftlichen Normen (z.B. erhöht die Heroinabhängigkeit die Wahrscheinlichkeit des Kontakts mit Strafverfolgungsbehörden in Ländern, in denen Heroin gesetzlich verboten ist) oder anderen Prozessen beruhen

• Muster der Symptom-Symptom-Interaktion können in einer Netzstruktur dargestellt werden

• In einer solchen Struktur werden die Symptome als Knoten dargestellt. Knoten, die Symptomen entsprechen, die sich gegenseitig direkt aktivieren, sind miteinander verbunden, während Knoten, die Symptomen entsprechen, die sich nicht direkt gegenseitig aktivieren, nicht verbunden sind

• Bedingungen, die die Symptome von außerhalb des Netzwerks beeinflussen können (z. B. ungünstige Lebensereignisse), bilden das externe Feld der Symptome

• Veränderungen im externen Feld (z. B. der Verlust des Partners) können Symptome im Netzwerk aktivieren (z. B. depressive Stimmung). Dies wiederum kann dazu führen, dass die Nachbarsymptome (z. B. Schlaflosigkeit, Vorwürfe, Angst) ihre Zustände entsprechend verändern.

• Netzwerke bestehen aus Knoten (Symptome) und Kanten (Verbindungen zwischen den Symptomen)

• 1. Grundprinzip: Komplexität

• 2. Grundprinzip: Symptom-Komponenten-Korrespondenz (Idee der Zentralität)

• 3. Grundprinzip: Direkte kausale Zusammenhänge

• 4. Grundprinzip: Psychische Störungen folgen einer Netzwerkstruktur

1. Komplexität: Psychische Störungen lassen sich am besten durch die Interaktion zwischen verschiedenen Komponenten in einem psychopathologischen Netzwerk darstellen

2. Korrespondenz zwischen Symptomen und Komponenten (Idee der Zentralität): Die Komponenten des Psychopathologienetzwerks entsprechen den Problemen, die im vergangenen Jahrhundert als Symptome kodifiziert wurden und als solche in den aktuellen Diagnosehandbüchern erscheinen.

3. Direkte kausale Zusammenhänge: Die Netzwerkstruktur wird durch ein Muster direkter kausaler Verbindungen zwischen Symptomen erzeugt.

4. Psychische Störungen folgen einer Netzwerkstruktur: Das Netzwerk der Psychopathologie weist eine nicht-triviale Topologie auf, bei der bestimmte Symptome enger miteinander verbunden sind als andere. Diese Symptomgruppierungen führen zu der phänomenologischen Manifestation psychischer Störungen als Gruppen von Symptomen, die häufig gemeinsam auftreten.

Komorbidität:

durch Brücken-Symptomtik

Interventionen sollen an zentralen Symptomen (Knotenpunkten) ansetzen

• was er zu dieser Folie gesagt hat:

• Ideen entstehen aus Theorien

• daraus hat man sich eine Therapie gebaut

• Theorien geben uns viele mögliche vorhersagen

• funktioniert die Therapie?

• relevanter: Warum funktioniert die Therapie?

• Immer erst die THEORIE DANN EMPIRIE

• Daten und Grundlagenforschung übersetzen in PSychotherapie = Psychotherapieforschung

• Befunde aus der Grundlagenforschung werden übersetzt in konkrete Anwednungen und therapeutische Ansätze der klinischen Praxis

• Ziel ist es, Erkenntnisse aus dem Labor so zu übersetzen, dass sie direkte Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung und das Wohlergehen von Patienten haben.

Den translationalen Forschungsprozess schritt für schritt,

verschiedene Phasen der PSychotherapieforschung bis hin zur Übersetzung in Praxis

Die translationale Forschung in diesem Kontext bezieht sich auf den Ansatz, Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung in die klinische Praxis zu übertragen und umgekehrt. Bei der Untersuchung von Mechanismen des Wandels in der Psychotherapieforschung versucht die translationale Forschung, die Erkenntnisse auf verschiedenen Ebenen zu integrieren, von der biologischen und psychologischen Grundlagenforschung bis zur Anwendung in der klinischen Praxis.

• 1. starker Zusammenhang zwischen Intervention und Mechanismus

• 2. starke Assoziation zwischen Mechanismus und therapeutischer Veränderung

• 3. Spezifität des Zusammenhangs zwischen Intervention, Mechanismus und Ergebnis

• 4. die Zusammenhänge sind konsistent und über Studien hinweg reproduzierbar

• 5. experimentelle Manipulation der Mechanismen verändert das Ergebnis

• 6. eine Veränderung des Mechanismus geht einer Veränderung des Ergebnisses voraus

• 7. Dosis-Wirkungs-Beziehung zwischen Mechanismus und Ergebnis gefunden

• 8. plausible und theoretisch kohärente Erklärung für den Mechanismus gefunden

• hier wird die Symptomverbesserung für jede Sitzung PT getrackt und gemessen

  
  

• Wirksamkeit

• Efficacy of transdiagnistic treatment programs in the range of other evidence- based treatments

• Targeted trainings (e.g. attentional bias modifcation, metacoginitve trainings) have limited efficacy in the long- term

• —>Wirksamkeit transdiagnostischer Behandlungsprogramme im Spektrum anderer evidenzbasierter Behandlungen

• Gezielte Trainings (z. B. Aufmerksamkeitsverzerrungsmodifikation, metakoginitive Trainings) haben auf lange Sicht nur eine begrenzte Wirksamkeit

• Ziel ist es, Erkenntnisse aus dem Labor so zu übersetzen, dass sie direkte Auswirkungen auf die Gesundheitsversorgung und das Wohlergehen von Patienten haben.

• man versucht die Grenzen zwischen den versch. Therapieschulen zu überwinden

• versch. therapeutische Interventionen sollten integriert werden

• 1. Identifikation von Prozessen

• 2. Etablieren von Kausalität im Prozess (PROZESS—>OUTCOME)

• 3. Prozess ändern durch Entwicklung von Interventionen

• 4. Clinical Trials (I-III)

• 5. clinical guidlines

• 6. Verbeitung und Umsetzung

über allem steht immer die Theorie als Umrahmung (außer bei Schritt 5+6)

wie beurteilen wir eig wie die Therapie läuft, oder das Pat. sich verbessern?

Wie misst man sowas?

Die kontinuierliche Ergebnisüberwachung in der Psychotherapie ist in den letzten zwei Jahrzehnten zu einem zentralen Forschungsthema geworden

Es werden dabei 2 zentrale Ziele verfolgt:

• (1) Behandlungsempfehlung vor der Behandlung (selektive Indikation) →meist auf Basis eines „Nearest Neighbour“ Ansatzes

• (2) Behandlungsanpassung während der Behandlung

Die Entscheidungsregeln werden auf der Grundlage von Datensätzen aus der klinischen Praxis erstellt.

Auf der Grundlage solcher großen Archivdatenbestände können die erwarteten Therapieverläufe geschätzt und zur Bildung von Schwellenwerten verwendet werden, die angeben, welche Werte ein erhöhtes Risiko für einen Behandlungsfehler darstellen.

• Die meisten Systeme zur kontinuierlichen Ergebnisüberwachung während der Behandlung bestehen aus kurzen Selbstberichts-Fragebögen, mit denen der Fortschritt der:des Patient:in in jeder einzelnen Sitzung bewertet wird.

• Die Rückmeldung dieser psychometrischen Informationen an die Therapeut:innen ermöglicht es ihnen zu beurteilen, ob ihr derzeitiger Ansatz erfolgreich ist oder ob Anpassungen erforderlich sind.

• Um den Therapeut:innen bei der Beurteilung zu helfen, ob ein:e bestimmte:r Patient:in Fortschritte macht oder das Risiko eines Scheiterns der Behandlung besteht, enthalten viele Systeme zur routinemäßigen Ergebnisüberwachung Rückmeldungen und empirisch basierte Entscheidungsregeln.

• Nachdem ein Patient als Risikopatient identifiziert wurde, bieten einige Feedback-Systeme den Therapeut:innen zusätzliche Hilfsmittel an. Diese Unterstützungsinstrumente enthalten Prozessmessungen zur Bewertung spezifischer Veränderungsfaktoren innerhalb und außerhalb der Behandlung, die das Ergebnis beeinflussen.

  • eine zusätzliche Bewertung potenzieller Problembereiche (z. B. Suizidgedanken, Motivation, externe Belastungen), um das individuelle Risikoprofil zu ermitteln

  • einen Entscheidungsbaum, der den Therapeuten je nach dem ermittelten Risikoprofil zu spezifischen Interventionen anleitet.

blau: der reale Symptomverlauf der Patientin

rote Linie: hier gibt es von der Symptomatik der einen Ausreißer nach oben - Warnsignal

grüne Linie: viele tausend Pat (SP) aus der der erwartete Wert berechnet wird (Durchshcnittswert)

bis Folie 57 gekommen mit Karteikarten dann Vortrag gehört

hier weiter am 10.11.24, F.61

3 alternative Modelle

• HiTop Modell - Was kennzeichnet das System?: empirisches Modell, statistsich, direktere Anwendung als Rdoc (Anwendungsbezogener), an Merkmalen und Symptomen orientiert

• Rdoc Modell - Was kennzeichnet das System?: Expertenkonsens, keine empirische Grundlage, primäres Ziel: viele Grundlagenforschungen (darauf bezogen) zb zur Genetik -> Übertrag in klinsiche Forschung: Lücke schließen zwischen klinische anwendung und Grundlagenforschung

• Weggehen von klassischen Diagnosen, Symptome anschauen

• Netzwerkmodelle: zentral ist, dass psychische Störungen durch die kausale Interaktion zwischen Symptomen in einem Netzwerk entstehen, zentrale Symptome sollten behandelt werden, Symptome, die andere Symptome zentral und kausal beeinflussen; besonders ist das, da die kategoriale Diagnostik bzw in klassischer medizin gedacht wird, dass es keine zentralen Symptome gibt, die andere beeinflussen ; psychische Störungen als Systeme!

ROMS: Routine outcome messures: Therapieverläufe erfassen und Arbeit mit großen Datensätzen

• 1. Ziel: über Empirie gestützt rückblickend Vergleiche ansehen: individuell schauen, was für eine best. Pat. hilfreich ist, was nicht - Interventions-SELEKTION

• 2. Ziel: Behandlungssteuerung, Behandlungsanpassung (Stichwort: Trierer-Therapie-Navigator) - Interventions-ANPASSUNG/STEUERUNG

• Guided Intervention: Kontakt mit einer Person, aber Medium ist digital , zb PT über digitale Räume

• self guided Intevention: nutzende Person führt Intervention ganz alleine durch, zb App-gesteuerte Intervention

• blendedIntevention: Mischung

• Um bestehende Behandlungslücken zu schließen, wurde in den letzten 25 Jahren eine Reihe digitaler psychosozialer Interventionen entwickelt.

• Diese Interventionen wurden entwickelt, um eine Alternative zu traditionell durchgeführten Interventionen zu bieten, die für manche Menschen leichter zugänglich und besser akzeptiert sind.

• Programme, die psychologische Strategien und Interventionen über Online- und/oder mobile Plattformen anbieten. Darunter fallen auch telemedizinische Dienste, bei denen psychische Gesundheitsdienste synchron über eine Telefon- oder Videokonferenzverbindung erbracht werden.

• Beinhalten menschliche Unterstützung: Fachleute für psychische Gesundheit (z. B. Therapeuten) als auch von nicht spezialisierten Fachleute (d. h. bezahlten Personen ohne Qualifikationen im Gesundheits- oder Beratungsbereich)

• Werden per Telefon, Videoanruf und/oder Textnachricht durchgeführt.

• Belege aus Non-inferiority Trials in denen die von einem Techniker unterstützte iCBT (d. h. die von einer nicht spezialisierten Fachkraft durchgeführte iCBT) mit der von Kliniker:innen unterstützte iCBT und mit einer Kontrollgruppe auf der Warteliste verglichen wurde, deuten darauf hin, dass nicht spezialisierte Fachkräfte bei der Durchführung dieser Interventionen ebenso wirksam sind wie Fachkräfte für psychische Gesundheit

• Da die Unterstützung von Menschen durch eine digitale Intervention einen erheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand erfordert, wird der Erforschung von Gesprächsagenten oder Chatbots, die menschliche Unterstützung simulieren sollen, immer mehr Aufmerksamkeit gewidmet

• Chatbots nutzen künstliche Intelligenz, die auf Entscheidungsbäumen und Fortschritten beim maschinellen Lernen basiert, um mit Nutzern zu kommunizieren.

• Der Einsatz von Chatbots bietet im Vergleich zum menschlichen Support mehrere Vorteile, u. a. eine geringere Abhängigkeit von Menschen und damit geringere Kosten sowie eine größere Kapazität zur sofortigen Unterstützung, da Chatbots zu jeder Tageszeit und unmittelbar nach der Nachricht eines Nutzers reagieren können. Nutzende geben an, dass sie sich von Chatbots unterstützt fühlen, auch wenn sie wissen, dass sie mit künstlichen Agenten kommunizieren.

• Gegenwärtig sind Chatbots jedoch mit Risiken behaftet. Insbesondere können Chatbots manchmal "etwas falsch machen" und unzusammenhängende, nicht hilfreiche oder unangemessene Antworten auf die Eingaben der Nutzenden geben.

• vollständig automatisierte Interventionen, bei denen keine menschliche Unterstützung zum Einsatz kommt.

• Tools können nach Belieben herunterladen und darauf zugegriffen werden und die Interventionen sind so konzipiert, dass sie durchgeführt werden können, ohne dass jemand die Nutzenden durch das Programm führt.

• Großes Skalierungspotenzial - sie können einer großen Anzahl von Nutzenden zur Verfügung gestellt werden

• Im Vergleich zu Guided Interventions auch kostengünstiger.

• Unguided Interventions haben sich im Vergleich zu Kontrollbedingungen (einschließlich Warteliste und aktiver Kontrollen) bei häufigen psychischen Gesundheitsproblemen wie Depressionen und generalisierten Angststörungen als wirksam erwiesen, aber die Wirksamkeit ist geringer als bei Guided Interventions mit menschlicher Unterstützung, jedoch nicht bei geringem Schweregrad

• Digitale Anwendungen werden als Teil von face-to-face psychosozialen Interventionen angeboten. Eine digitale Anwendung könnte beispielsweise die Selbstbeobachtung erleichtern (z.B. Symptombeurteilungen, siehe Trier Therapie Navigator), um Behandlungsentscheidungen zu unterstützen, das Üben von Fähigkeiten zwischen den Sitzungen zu fördern (z. B. als Alternative zu Arbeitsblättern) und/oder zusätzliche Kommunikationswege zwischen Therapeut und Patient zu ermöglichen (z.B. Textnachrichten)

• Erhebungen aus dem Jahr 2014 zeigten, dass die Akteure der psychosozialen Dienste mehr Interesse an der Umsetzung einer gemischten Behandlung hatten als an eigenständigen internetbasierten Interventionen; eine anschließende Umfrage unter Therapeuten im Jahr 2019 ergab, dass Blended Care weniger Nachteile haben als eigenständige internetbasierte

• Allerdings berichten viele praktizierende Kliniker:innen, dass sie in der Praxis mobile Apps mit ihren Patient:innen verwenden, aber Bedenken hinsichtlich der Kosten für die Patient:innen, des Datenschutzes und der Datensicherheit sind Hindernisse für ihre Verwendung

Das Vermischen von versch. Therapieschulen ist möglich, anders als bei der Vor Ort Therapie, wo man bei einer Pat. nur eine Therapieschule anwenden darf.

Die Idee oder der Wunsch, mehr digitale Anwendungen von Interventionen zu schaffen, steht trotz der großen Entwickluungen der Digitalität noch ganz am Anfang und scheint derzeit eben nur eine “Idee” zu sein.

• globale digitale Interventionen werden derzeit nicht durchgesetzt, noch auf ebene von best. Subgruppen!

• Investitionsanstieg: Über 10 Milliarden Dollar seit 2017 investiert, was ein schnelles Wachstum im Bereich der digitalen psychischen Gesundheit anzeigt.

• Nachlassende Begeisterung: Aktuelle Herausforderungen umfassen rechtliche Probleme, Rückgang der Begeisterung und Prüfungen durch Justizbehörden.

• Wirtschaftliche und klinische Kämpfe: Unternehmen mit wirtschaftlichen Einbrüchen konfrontiert; wissenschaftliche Forschung hebt geringe Nutzerbeteiligung und begrenzte klinische Evidenz hervor.

• Neubewertungsbedarf: Notwendigkeit der Neubewertung von Digital Mental Health als Lösung für die psychische Gesundheitskrise.

• Junges Feld, Zukunftspotenzial: Anerkennung, dass Digital Mental Health ein sich entwickelndes Feld ist, mit Lektionen, die für zukünftige Verbesserungen gelernt werden müssen.

• Lektion 1: Technologie ergänzt, ersetzt aber nicht die menschliche Betreuung; Bedeutung von KI und menschlicher Interaktion.

• Lektion 2: Digitale psychische Gesundheitsunternehmen unterscheiden sich von traditionellen Tech-Unternehmen; Fokus auf Benutzererfahrung, iterative Lernprozesse.

• Lektion 3: Herausforderungen im Geschäftsmodell; Verschiebung direkten Verträgen mit Endverbraucher:innen mit Arbeitgeber:innen/Krankenkassen.

• Lektion 4: Fokus des Risikokapitals auf leichte Probleme; Vernachlässigung schwerer psychischer Erkrankungen.

• Lektion 5: Regulatorische Herausforderungen; Bedarf an Standards für Wirksamkeit und Sicherheit.

• Act 2: Fokus auf Qualität der Versorgung, Datenschutz, Integration mit der Primärversorgung; Telehealth 2.0 (technische Weiterentwicklung von dem was möglich ist).

• Act 3: Betonung von Gleichheit und Engagement für marginalisierte Gruppen.

• Act 4: Integration der digitalen psychischen Gesundheitsversorgung in öffentliche und

  private Versicherungen; Entwicklung von Regulierungsprozessen.

• Act 5: Ziel ist die Auswirkung auf die Gesundheit der Bevölkerung; Verbesserung der Lebenserwartung und des Wohlbefindens für Menschen mit psychischen Erkrankungen.

• Die aktuelle psychische Gesundheitsversorgung stößt oft an Grenzen, etwa bei der Diagnosestellung oder Behandlungsentscheidungen.

• KI bietet die Möglichkeit, diese Grenzen zu überwinden, indem sie potenziell genauere Diagnosen und personalisierte Behandlungspläne ermöglicht.

• Derzeit befindet sich die Anwendung von KI in der psychischen Gesundheitsversorgung noch in einem frühen, aber wachsenden Stadium.

• Es gibt vielversprechende Ansätze, aber auch Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität, ethische Überlegungen und Integration in klinische Praxis

• Hochwertige, umfassende und vielfältige Daten sind entscheidend für die Effektivität von KI in der psychischen Gesundheitsversorgung.

• Herausforderungen beinhalten Datenschutz und die Notwendigkeit, Verzerrungen in den Daten zu vermeiden.

• Für die Akzeptanz und Effizienz ist es wichtig, dass KI-Modelle zuverlässig, sicher und transparent sind.

• Dies erfordert sorgfältige Entwicklung und Validierung der Modelle.

• Die Implementierung von KI in die Praxis zeigt eine Lücke zwischen theoretischen Modellen und realen klinischen Umgebungen. Eine erfolgreiche Integration erfordert Anpassungen an bestehende Systeme, Arbeitsabläufe und Kompetenzen in der klinischen Praxis

• Die nächsten Schritte umfassen die weitere Entwicklung und Validierung von KI- Modellen, die Verbesserung der Datenqualität und -vielfalt, sowie die Anpassung der KI-Systeme an reale klinische Umgebungen und ethische Richtlinien

so ähnlich könnte ein (Daten) System in 10-20 Jahren aussehen, möglich (technisch, wissenschaftlich) wäre es, aber ob es praktiisch umsetzbar ist, ist eine andere Frage und nocht geklärt

• Facebook hat bereits KI Modelle eingesetzt, um Menschen zu identifizieren, die gefährdet sind, sich selbst zu verletzen

• Crisis Text Line, eine auf Textnachrichten basierende Krisenberatungs-Hotline, hat KI eingesetzt, um Inhalte zu identifizieren, die auf Suizidalität oder selbstverletzungsgefährdete Personen hinweisen können

• KI-gestütztes Entscheidungshilfesystem zur Verbesserung der Auswahl einer antidepressiven Behandlung ein

• Da sich die sprachbasierte KI ständig verbessert, können KI-Agenten mit ausgefeilter Verarbeitung natürlicher Sprache eine Konversation simulieren, in der psychotherapeutischen Techniken, wie der kognitiven Verhaltenstherapie, genutzt werden können. Einige Beispiele sind Woebot oder Wysa, die Stimmungsaufzeichnungen und kognitive Verhaltenstherapie Module für die Behandlung von Depressionen und Angst anbieten.