Symposium in Wil

Im Referat wird das aktuelle Thema der künstlichen Intelligenz im Kontext einer möglichen klinischen Verwendung beleuchtet. Dabei werden zunächst Grundlagen und Hintergründe zum Verständnis der Funktionsweise z.B. der «Large Language Models» und der «Transformer» erläutert. Im Anschluss widmet sich die Präsentation den verschiedenen Einsatzgebieten dieser Technik im diagnostischen und therapeutischen Bereich. Den Abschluss bildet eine Darstellung der möglichen Risiken und Hindernisse, aber auch der Zukunftsaussichten der künstlichen Intelligenz in der Psychiatrie.

Prof. Dr. med. Sebastian Olbrich ist Psychiater und leitet als Chefarzt das Zentrum für Depressionen, Angsterkrankungen und Psychotherapie an der Psychiatrischen Universitätsklinik Zürich. Als Mitgründer von DeepPsy entwickelt er innovative Ansätze zur prädiktiven Therapieplanung auf Basis elektrophysiologischer Biomarker wie EEG-Daten. Prof. Olbrich ist ausserdem Vorstandsmitglied der Schweizer Gesellschaft für Interventionelle Psychiatrie und hat sich auf die Prädiktion von Therapieerfolgen durch maschinelles Lernen spezialisiert.

Psychische Erkrankungen verlaufen sehr individuell, und nicht jede Patientin oder jeder Patient spricht gleich auf ein Medikament an. Die personalisierte Medikation in der Psychiatrie zielt darauf ab, Behandlungen an individuelle Merkmale anzupassen. Bisher erfolgte eine massgeschneiderte Behandlung nach dem Prinzip «Trial and Error», was häufiges An- und Ausprobieren von Medikamenten und Therapien bedeutete. Die personalisierte Medikation hingegen soll das richtige Medikament für den richtigen Patienten zur richtigen Zeit ermöglichen.

PD Dr. med. Stephan T. Egger ist Facharzt für Psychiatrie und Psychotherapie FMH und arbeitet als Chefarzt und Leiter Medizin Wil in der Psychiatrie St.Gallen. Er verfügt über langjährige pharmakologische, psychiatrische und psychotherapeutische Expertise, insbesondere in der Notfall- und Akutpsychiatrie sowie in der Behandlung von chronischen und schweren Krankheitsverläufen.