A research organization with roots at Lund University

Over ten years of research form the foundation for the AI models we use to improve mental health.

6 miljoner från Wallenbergs stiftelse

Så fungerar verktyget

Depression och ångest är en av vår tids stora folksjukdomar som skapar ett stort lidande och kostnader för många människor. Exempelvis står mental ohälsa för nästan hälften av alla sjukskrivningar i Sverige idag. Att ge korrekt och tidigt diagnostisering, samt att följa utvecklingen av ångest och depression över tid är viktigt för att starta, ändra, eller avsluta rätt behandling vid rätt tidpunkt. Detta är väsentligt då vi vet att rätt behandling också påskyndar tillfrisknandet och minskar lidandet.

Diagnostisering av ångest och depression sker idag främst genom subjektiva bedömningar och erfarenheter av kliniker baserade på intervjuer mellan behandlande personal och patient, som ibland stöds av skattningsskalor. Ofta saknas validerade beslutsstöd. Språket är det naturliga sättet för människor att kommunicera sina mental tillstånd. Dock saknas tillförlitliga och vetenskapligt standardiserade verktyg för att mäta hur patienter beskriver sin mental ohälsa i kliniska sammanhang.

Projektet ämnar att utveckla AI baserade språkmodeller som tillämpas i kliniska sammanhang för att stödja diagnostisering och uppföljning av depression och ångest. Vår forskargrupp har tidigare gjort de grundläggande studierna på hur patienter kan beskriva mental ohälsa med ord, som analyseras med semantiska språkmodeller och hur dessa har hög validitet till skattningsskalor för depression och ångest.

De föreslagna metoderna förbättrar radikalt precisionen i diagnostiseringar av depression och ångest, där preliminära data visar: Att andelen feldiagnostisering kan halveras jämfört med skattningsskalor. Att våra metoder, med bara fritext och ordsvar, med större träffsäkerhet än i tidigare litteratur, predicerar skattningsskalor (r = .85). Att ordsvar är mer korrekta än skattningsskalor på att klassificera självupplevda känslotillstånd eller känslotillstånd uttryckta i ansiktsuttryck.

Sammanfattningsvis, skapar projektet nya och praktiskt tillämpbara metoder, där patienter i texter, på ett naturligt sätt, kan beskriva hur de mår. Detta kommer öka tillförlitligheten i diagnostisering och uppföljning av ångest och depression, där vi i randomiserade kliniska prövningar mäter hur detta påskyndar tillfriskningen och förkortar sjukskrivningarna.

Hur vi kan hjälpa er

Boka en kostnadsfri demo med oss så berättar våra legitimerade psykologer om  hur det fungerar, samt svarar på era frågor.

Boka demo

Nyhetsbrev om framtidens vård

Följ vårt nyhetsbrev och få tillgång till forskningsresultat, färsk statistik och tips på hur din klinik kan förbättra vårdkvaliteten.

Sverker Sikström
Sverker Sikström
Professor & co-founder
13 december, 2021

Fler artiklar från oss

Farhågor kring införande av AI i vården

När vi presenterar vår verksamhet finns det några återkommande frågor, ofta kopplade till upplevda risker med införandet av teknik i vården. Här besvarar vi några av dessa vanliga frågor.

Missta inte videomöten för verklig digitalisering

Investeringarna i digitaliserad vård har hittills inneburit många förbättringar i tillgänglighet för patienter, men de stora möjligheterna är ännu inte realiserade.

“Jag fick gå osminkad och se ledsen ut för att bli trodd”

Många patienter vi träffar beskriver jobbiga upplevelser i kontakten med vården.