Emotionale KI: Warum ist sie die Zukunft der digitalen Gesundheit?

Haben Sie jemals von emotionaler KI gehört? Emotionale KI ist ein Bereich der Informatik, der Maschinen hilft, menschliche Emotionen zu verstehen. Das MIT Media Lab und Dr. Rosalind Picard sind wichtige Innovatoren auf diesem Gebiet. Durch ihre Arbeit entstand die Idee, Maschinen dabei zu helfen, Empathie zu entwickeln.

Empathie ist ein komplexes Konzept mit vielen Bedingungen, aber im Grunde bedeutet es, den emotionalen Zustand einer anderen Person zu verstehen. Theoretisch könnten Maschinen den Menschen besser dienen, wenn sie dieses Maß an Verständnis erreichen könnten. Insbesondere in Bereichen wie dem Gesundheitswesen kann der Einsatz empathischer KI große Auswirkungen haben.

Wie kann emotionale KI im Gesundheitswesen eingesetzt werden?

Es gibt verschiedene Arten emotionaler KI. Der erste erkennt menschliche Emotionen. Im Bereich der psychischen Gesundheitsversorgung bietet diese Technologie großes Potenzial für die Diagnostik. Im Hinblick auf die körperliche Gesundheit könnte damit die Widerstandsfähigkeit gegenüber Krankheiten wie Krebs überwacht werden. Dies ist nicht zuletzt deshalb von Vorteil, weil die Bedeutung einer ganzheitlichen und integrierten Versorgung mittlerweile allgemein anerkannt ist.

Emotionale KI der nächsten Stufe kann nicht nur menschliche Emotionen erkennen, sondern auch entsprechend reagieren. Ein gutes Beispiel ist die Anwendung bei Menschen mit Demenz. Menschen mit Demenz haben möglicherweise Schwierigkeiten, ihre eigenen emotionalen Zustände zu verstehen, und es fällt ihnen noch schwerer, ihre Gefühle den Betreuern mitzuteilen. Dies stellt eine große Belastung für die Betreuer dar, ständig ihre Gefühle zu lesen und zu interpretieren, eine schwierige Aufgabe, insbesondere wenn sie bereits überlastet sind.

Dies eröffnet der emotionalen KI die Möglichkeit, biometrische oder psychometrische Dinge zu untersuchen, die weniger auf Selbsteinschätzung angewiesen sind, wie etwa Mimik, verbale Hinweise oder Verhalten. Emotionale KI kann den Kompetenzstand einer Person auf einem Niveau vorhersagen, das genauso gut oder besser sein kann als das, was eine Pflegekraft ihr sagen kann. Im Anwendungsfall von LUCID werden diese Daten verwendet, um personalisierte Musik zu kuratieren, die bei der Behandlung der psychischen Symptome von Demenz hilft.

Dies kann das Einfühlungsvermögen der Pflegekräfte steigern. Pflegekräfte leiden zunehmend unter Burnout und können während der Überwachung unter Ermüdungserscheinungen leiden. Mithilfe künstlicher Intelligenz ist es möglich, Patienten besser zu versorgen und die Ausdauer der Pflegekräfte zu steigern.

Was sind die Fallstricke oder Bedenken bezüglich emotionaler KI?

Wenn künstliche Intelligenz mit menschlichen Emotionen in Verbindung gebracht wird, ist es verständlich, dass es viele Warnungen gibt. Es gibt eine Bauchreaktion (aus dem Fernsehen und aus Hollywood), dass Maschinen, wenn sie Emotionen verstehen, ein Bewusstsein entwickeln und möglicherweise menschliche Emotionen manipulieren können. Das ist ein berechtigtes Anliegen, aber gleichzeitig haben diese Maschinen nur ein sehr begrenztes Spielfeld. Es ist von entscheidender Bedeutung, eine verantwortungsvolle KI zu trainieren, mit der Daten gewonnen werden können, um diese Informationen besser nutzen zu können. Deshalb muss eine verantwortungsvolle Ethik im Bereich der Künstlichen Intelligenz gefördert werden.

Technologie und Computer entwickeln sich schneller als die staatliche Gesetzgebung, daher kann es zu einer Lücke in der Politik kommen. Hier kommen Stiftungen wie AI For Good ins Spiel. Diese Rahmenbedingungen und Institutionen sind wichtig, weil sie zur Entwicklung einer Berufsethik beitragen und eine positive KI-Kultur fördern.

Voreingenommenheit ist ein weiteres Problem in der KI-Community. Wenn ein Datensatz auf einen bestimmten Bevölkerungstyp ausgerichtet ist, ist die KI unzuverlässig, wenn sie auf die größere Bevölkerung extrapoliert wird. Bei vielen Datenerfassungsbemühungen wird die KI so trainiert, dass sie auf bestimmte Personengruppen abzielt – diejenigen, die entweder freiwillig an Studien teilnehmen oder sich bestimmte Produkte leisten können. Kann es die Emotionen von Menschen, die nicht zu dieser Gruppe gehören, zuverlässig vorhersagen? Dies ist ein häufiges Problem, mit dem künstliche Intelligenz konfrontiert ist und an dessen Umgehung Fachleute auf diesem Gebiet sehr hart arbeiten.

Glücklicherweise gibt es Strategien, um Voreingenommenheit in der emotionalen KI zu verhindern. Es ist wichtig, bei der Sammlung von Teilnehmerkörpern und Proben von Menschen aus allen Gesellschaftsschichten so proaktiv wie möglich vorzugehen. Es müssen Anstrengungen unternommen werden, diese Datensammlungen möglichst weit zu verbreiten. Eine andere Möglichkeit, Vorurteilen entgegenzuwirken, besteht darin, ein wirklich motorisiertes Produkt zum Training von KI zu entwickeln – eines, das kostengünstig, leicht zugänglich und weltweit verbreitet ist, damit es möglichst viele kulturelle Darstellungen abdecken kann.

Wie wird emotionale KI derzeit in der digitalen Gesundheit eingesetzt?

Der Vorteil der Technologie besteht darin, dass sie über die Fähigkeit des Arztes hinausgehen kann, sich in das Leben des Patienten zu integrieren. Wenn wir uns einem vertikalen, menschenzentrierten Ansatz zuwenden, kann diese Lücke durch den Einsatz künstlicher Intelligenz allmählich geschlossen werden. Mit dem Aufkommen der integrierten Versorgung nutzen viele digitale Gesundheitsunternehmen nun emotionale KI.

Twill (früher bekannt als Happify) ist ein Beispiel für emotionale KI im Bereich der psychischen Gesundheit. Seine intelligente Behandlungsplattform nutzt künstliche Intelligenz, um die gesundheitlichen Bedürfnisse einer Person zu verstehen und Handlungsempfehlungen zu geben. Sein Gesundheits-Chatbot ist darauf trainiert, auf einfühlsame Weise persönliche Betreuung und Unterstützung zu leisten.

LUCID verwendet außerdem ein Empfehlungssystem mit künstlicher Intelligenz, um Musik basierend auf dem mentalen Zustand der Menschen zu empfehlen. Es verwendet biometrische Daten und Selbsteinschätzungsdaten als Input, um die emotionalen Zustände der Benutzer zu klassifizieren. Durch das Verständnis der Emotionen und Reaktionen der Menschen auf Musik passt sich der Algorithmus an, um besser zu helfen.

Auch wenn emotionale KI einschüchternd klingen mag, trägt sie auch dazu bei, Lücken in der Patientenversorgung zu schließen, die herkömmliche Gesundheitsmodelle manchmal nicht erfüllen. Patientenüberwachung und Langzeitpflege erfordern erhebliche personelle Ressourcen. Ein Arzt behauptete: „Der Aufbau und die Aufrechterhaltung eines longitudinalen, personenzentrierten Pflegeplans ist wirklich harte Arbeit. Es erfordert viele Ressourcen. Nicht, wenn die Kosten für den Gesundheitsdienstleister den daraus resultierenden Nutzen übersteigen.“

Je früher Maschinen einfühlsamer werden, desto besser werden digitale Gesundheitstools. Wenn Technologie in der Lage ist, Menschen in jedem Moment wirklich zu verstehen und sich in sie hineinzuversetzen, wird sie viele Möglichkeiten eröffnen. Emotionale KI ist eine der wichtigsten Säulen der digitalen Gesundheit, denn wenn der Zustand eines Patienten besser verstanden wird, sind möglicherweise bessere Behandlungen möglich.

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