Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung riskanten Verhaltens in psychiatrischen Kliniken

Das Ziel dieser Studie ist es, riskantes Verhalten von Patienten in einer psychiatrischen Klinik mithilfe maschineller Lernmethoden zu erkennen. Riskantes Verhalten; Darunter versteht man Verhaltensweisen, die persönlich, sozial und entwicklungsbedingt unerwünscht sind und Leben und Gesundheit gefährden. Die Patientensicherheit und die Gewährleistung einer sicheren Umgebung gehören zu den Hauptaufgaben des medizinischen Fachpersonals. Suizid ist der wichtigste evidenzbasierte Risikofaktor, insbesondere bei Personen mit psychiatrischen Erkrankungen, und einer der wichtigsten Faktoren, die die Patientensicherheit gefährden. Suizidversuche sind eine in Kliniken häufig anzutreffende Krisensituation. Es ist bekannt, dass die Rate von Suizidversuchen bei Krankenhauspatienten um das Fünf- bis Zehnfache ansteigt. In Kliniken mit stationären Patienten kommt es häufig zu Suizidversuchen und anderen riskanten Verhaltensweisen.

Risikoverhalten zu verhindern und in psychiatrischen Kliniken ein sicheres Umfeld zu schaffen, ist in unserem Land und in der Welt ein wichtiges Thema. Um riskantes Verhalten zu erkennen und die Patienten-/Mitarbeitersicherheit zu gewährleisten, gibt es im Rahmen der Qualitätsstandards im Gesundheitswesen Maßnahmen zur Überwachung von Patienten mit Kameras in psychiatrischen Kliniken. Diese Maßnahmen reichen jedoch nicht aus, um das Problem vollständig zu lösen. In psychiatrischen Kliniken erfolgt die Patientenüberwachung durch eine Krankenschwester, die ständig die in den Räumen platzierten Kamerabilder auf dem Computerbildschirm überwacht. Die geringe Anzahl an Pflegekräften, insbesondere in Nachtschichten, erschwert die Kameraüberwachung während der Nachtschichten und stellt ein Problem für die Patientensicherheit dar. Die ständige Überwachung der Monitore durch die Pflegekraft reduziert die Zeit, die mit dem Patienten verbracht wird, und erhöht die Arbeitsbelastung. Darüber hinaus können riskante Verhaltensweisen nicht erkannt werden, wenn keine Bildschirmüberwachung durchgeführt wird. Daher müssen neue Methoden entwickelt werden, um eine sichere Umgebung in psychiatrischen Kliniken zu gewährleisten. In diesem Sinne handelt es sich bei der Methode des maschinellen Lernens, die zunehmend in der künstlichen Intelligenz und Datenanalyse eingesetzt wird, um einen spezialisierten Teilzweig der Algorithmen der künstlichen Intelligenz, der versucht, aus vorhandenen Daten aussagekräftige Ergebnisse/Vorhersagen abzuleiten. Die Methode des maschinellen Lernens wird häufig im Gesundheitsbereich eingesetzt, und die Psychiatrie ist einer dieser Bereiche. Der Hauptzweck dieser Studie besteht darin, riskantes und risikoreiches Verhalten von Patienten, die in einer psychiatrischen Klinik behandelt werden, mithilfe maschineller Lernmethoden zu erkennen und sicherzustellen, dass Patienten in einer sichereren Umgebung behandelt werden.