Â鶹Éç

De europæiske sundhedssystemer er udfordrede, nÃ¥r det gælder psykiatrien. Der er  lange ventetider ift. at fÃ¥ stillet en diagnose; alene i Danmark er der en gennemsnitlig ventetid pÃ¥ 92 uger for at komme til en psykiatrisk speciallæge.

Kunstig intelligens (AI) udråbes som en løsning til at prioritere sundhedsressourcer og reducere ventetider. Overvejelser om anvendelse af kunstig intelligens skal dog vurderes omhyggeligt, og med fokus på gennemsigtighed, etik og ansvarlighed.

Dette forskningsprojekt sigter mod at udvikle AI-algoritmer til screening af mental sundhed, specifikt rettet mod depression (MDD), som pÃ¥virker op til 6,9 % af den europæiske befolkning. Algoritmerne vil blive udviklet ud fra mentale sundhedsdata fra fem forskellige databaser, der indeholder befolkningsbaserede data fra danske registre samt patientdata fra eksisterende forskningsprojekter om depression. 

Denne kombination af data- og klinisk ekspertise vil bygge bro mellem det gap, der kan opstå mellem dataforståelse og den kliniske kontekst. Designet og vurderingen af algoritmen vil blive guidet af etiske og juridiske overvejelser.

Forskningsprojektet er baseret pÃ¥ et samarbejde mellem tre seniorforskere fra forskellige discipliner - neurovidenskab, AI samt medicin - samt to samarbejdspartnere fra omrÃ¥derne etik og jura. 

Projektet vil blive ledet af lektor Melanie Ganz-Benjaminsen fra Datalogisk Institut ved Københavns Universitet (DIKU) og Neurobiologisk Forskningsenhed, Rigshospitalet (RH). Hun vil arbejde tæt sammen med professor Aasa Feragen fra DTU Compute ved Danmarks Tekniske Universitet (DTU) og professor Merete Osler fra Center for Klinisk Forskning og Forebyggelse ved Bispebjerg og Frederiksberg Hospitaler (CCRP-RH) og Institut for Folkesundhedsvidenskab ved Københavns Universitet. To samarbejdspartnere fra området etik, lektor Sune H. Holm fra Institut for Fødevare- og Ressourceøkonomi ved Københavns Universitet (IFRO KU), og jura, lektor Katharina Ó Cathaoir fra Det Juridiske Fakultet ved Københavns Universitet (LAW KU).