Artificial Intelligence to the rescue?

Algoritmes als middel tegen de overbelasting van de ggz

Wordt kunstmatige intelligentie de beste vriend van de hulpverleners in de GGZ? Denk daarbij niet aan robots die medicatie toedienen maar aan algoritmes. Algoritmes die helpen bij het stellen van diagnoses, die de behandeling ondersteunen en cliënten helpen zo goed mogelijk te functioneren. Hoe ziet die toekomst eruit?

Dat de geestelijke gezondheidszorg overbelast is, is geen nieuws. Door de COVID-19 pandemie zal het aantal mensen dat een beroep moet doen op de geestelijke gezondheidszorg zeker niet afnemen. En dat terwijl er niet meer hulpverleners beschikbaar zullen zijn. Maar er is hoop: kunstmatige intelligentie kan de GGZ gaan ondersteunen!

Trendsignaleringen

Om een beeld te schetsen hoe die wereld erin de praktijk uit ziet, bespreek ik drie trendsignaleringen. Wat dat zijn? Trendsignaleringen zijn innovatieve projecten die vaak nog in de concept- of testfase zitten, of die net op de markt zijn. Ze zijn voorbeeldstellend want ze geven boeiende inkijkjes in wat de ontwerpers of wetenschappers denken dat we nodig gaan hebben in de toekomst. Door dit soort innovaties te analyseren, kun je een doorvertaling maken naar mogelijke toekomsten op zowel de kortere als de lange termijn.

De drie trendsignaleringen in dit artikel analyseer ik op hun toepasbaarheid voor de geestelijke gezondheidszorg op kortere termijn.

Diagnoses stellen met kunstmatige intelligentie

Op het gebied van het stellen van een diagnose kunnen grote databases met de menselijke stem en stemmingen de basis vormen voor een algoritme dat mentale problemen kan voorspellen. Op Harvard en MIT werken wetenschappers aan een programma dat woordgebruik en vocale patronen (https://www.technologyreview.com/2017/01/19/154498/voice-analysis-tech-could-diagnose-disease/) analyseert. Welke woorden gebruikt worden, in welke samenhang en met welke intonatie ze uitgesproken worden, zijn gegevens die voor mensen erg tijdrovend zijn om te verwerken. Een algoritme kan ze snel verzamelen, analyseren en in een database vatten.

Op basis van dit algoritme hebben de wetenschappers diagnoses kunnen stellen voor PTSS, depressie, schizofrenie, psychoses en bipolariteit. De diagnoses kwamen minimaal 7 van de 10 keer overeen met de diagnoses van psychiaters.

De overeenkomsten waren natuurlijk alleen te meten toen de problemen zich al voor deden. Als de tool eenmaal uit de ontwikkelfase is, kan deze ook worden ingezet om de problemen vóór te zijn. Dus het probleem signaleren nog voor het zich manifesteert. Bij een opbouwende depressie, manie of psychose bijvoorbeeld is het goed voor te stellen dat het taalgebruik en intonatie van de cliënt ook al aan het veranderen zijn in de aanloopfase. Een dergelijke tool vormt een extra instrument in het stellen van een diagnose en kan ook helpen episodes te voorkomen.

Behandelen met kunstmatige intelligentie

In de behandelfase is het voordeel van werken met een algoritme dat het dag en nacht beschikbaar is om hulp te verlenen. Het kent geen kantooruren of een wisseling van de wacht in behandelaars in de avond of het weekend. De Woebot is zo’n algoritme (https://woebothealth.com/). Het is geen robot zoals de naam misschien doet vermoeden. Het is een kunstmatige intelligentie die heeft de vorm van een app. ‘Woe’ betekent in het Engels ‘pijn’. Woebot is dan ook bedoeld om mensen die depressief zijn of worstelen met verslavingsproblemen iemand te geven om mee te praten. Iemand die altijd beschikbaar is.

De app is ontwikkeld door psychologen in samenspraak met Stanford University. De makers claimen dat ze een kunstmatige intelligentie gematched hebben met de empathie en de expertise van een therapeut.

Hoe werkt dat dan? De gebruikers chatten in de app en krijgen zo de therapeutische feedback die ze op dat moment nodig hebben. Op elk tijdstip van de dag. Of nacht. Veel van de gebruikers zien de Woebot niet als een app, maar als een vriend die hen helpt als ze het even moeilijk hebben.

Voor hulpverleners kan de chat- indien de cliënt hen daar toegang toe verleent- weer bijdragen aan het nog beter afstellen van de hulp en ondersteuning. Analyse van de momenten waarop de cliënt hulp zoekt bij de app en van inhoud van de chat zelf vormen waardevolle bouwstenen in het finetunen van de behandeling.

Beter functioneren met kunstmatige intelligentie

Behalve hulp bij het stellen van een diagnose en ondersteuning bij de behandeling kan kunstmatige intelligentie de cliënt ook zelfstandiger maken. Ramon Telfer is een ontwerper die lijdt aan anxiety attacks. Hij ontwierp een steenvormig element (https://www.technologyreview.com/2017/01/19/154498/voice-analysis-tech-could-diagnose-disease/) dat je in je hand kunt nemen als je een paniekaanval voelt opkomen. Door het vasthouden van het object meet de koperen zijrand je hartslag. Bij een hoge hartslag brandt het licht van de steen fel en pulseert snel. Dat is natuurlijk niet prettig. De uitdaging is dus om je hartslag te laten dalen door te focussen op de ademhaling. Als de hartslag gedaald is, gloeit de steen zachtjes. Bij de steen hoort ook een audioprogramma dat de gebruiker zelf kan programmeren. Met muziek of geluiden waarvan hij rustig wordt. Een tool dus om aanvallen te helpen voorkomen. Je zet als het ware de cliënt weer in zijn kracht door middel van een voorwerp. Door het paniekgevoel op deze manier te externaliseren wordt het beter hanteerbaar.

AI to the rescue?

Is kunstmatige intelligentie dan de oplossing voor alle problemen? Maakt ze straks de rol van therapeuten overbodig? Of worden behandelaars vooral data-analisten? Communiceert de cliënt straks liever met een bot?

Dit zijn vragen die je zou kunnen stellen naar aanleiding van deze signaleringen. Ik ben van mening dat verdere ontwikkeling van kunstmatige intelligentie de rol van de geestelijke gezondheidszorg sterk zal veranderen. Omdat AI sneller diagnoses kan stellen. Omdat het episodes kan voorspellen. En omdat het de cliënt ‘empowered’ om zelf beter met zijn stoornis om te gaan.

Dat wil niet zeggen dat we geen mensen meer nodig zullen hebben in de geestelijke gezondheidszorg. Juist door de technologisering van de maatschappij zullen we contact met een echt mens op bepaalde momenten nodig hebben. In de geestelijke gezondheidszorg meer dan ooit omdat juist de toenemende technologie zorgt voor verwarring, te veel impulsen en eenzaamheid.

Duidelijk is dat er ook ethische vragen te stellen zijn. En privacyregels die opgesteld moeten worden. U die werkzaam bent dit terrein ziet vast haken en ogen die ik als trendwatcher niet zie. Maar dit is wel de kant die het opgaat: kunstmatige intelligentie als ondersteunende tool bij het diagnosticeren, behandelen en ‘empoweren’ van de cliënt met geestelijke problemen. Het is aan u om de vinger aan de pols te houden welke van de nieuwe mogelijkheden die zich aandienen een aanwinst zijn. Die weliswaar de manier waarop u werkt veranderen, maar zeker bijdragen aan het welzijn van de cliënten.

Nanon Soeters is trendwatcher bij Rozenbrood Picturing the Future (https://picturingthefuture.com/). De signaleringen zijn afkomstig uit een trendonderzoek (https://picturingthefuture.com/rozenbrood/ggz/) naar de toekomst van acute geestelijke gezondheidszorg in opdracht van de GGZ Oost-Brabant.