Vortrag: Data-informed clinical decision making: From single-item solutions to AI-based transtheoretical solutions
(Dieser Vortrag wird auf Englisch gehalten; englische Originalversion unten)
Die Geschichte der Psychotherapie – heute oft als psychologische Therapie bezeichnet, um die verschiedenen neueren theoretischen Konzepte einzuschließen – ist geprägt von einer wachsenden Zahl klinischer Theorien, Ansätze und Methoden mit ihren psychopathologischen Konzepten und psychologischen Veränderungsmodellen und, daraus folgend, von einer heterogenen Landschaft therapeutischer Fachgesellschaften. Die großen Therapieschulen, die aus dieser Entwicklung hervorgegangen sind, haben zur Etablierung des Fachs und zu Fortschritten in der Patientenversorgung weltweit beigetragen. Es fehlt jedoch ein wissenschaftlich fundiertes und klar definiertes kausales Netzwerk zwischen Veränderungsmechanismen und Behandlungsergebnissen. Zudem sind die Versorgungssysteme weltweit hinsichtlich Definition und Durchführung psychologischer Therapie sehr heterogen, und nicht alle in der Praxis eingesetzten Behandlungen sind wissenschaftlich evaluiert. Der Vortrag stellt ein datengestütztes klinisches Entscheidungssystem vor, das von Einzelitem-Anwendungen bis zu einem dynamischen transtheoretischen Modell reicht und Therapeut:innen zu Beginn und im Verlauf der Therapie personalisiertes Feedback gibt. Im Mittelpunkt steht das am weitesten entwickelte Element: ein KI-basiertes dynamisches Netzwerkmodell, das die Kernelemente psychischer Belastung und Ressourcen identifiziert. Mithilfe großer Sprachmodelle lassen sich damit zudem mehrere Dimensionen der Belastung quantifizieren, etwa kognitiv-behaviorale, emotionale, motivationale und interpersonelle Stressoren. In diesem Zusammenhang werden Potenziale und Grenzen KI-gestützter klinischer Entscheidungsfindung diskutiert – im Unterschied zu eigenständigen digitalen oder KI-Werkzeugen ohne menschliche Beteiligung.
Workshop: (WS2) Data-informed clinical decision making in practice
Aufbauend auf dem Vortrag vermittelt der Workshop weiteres Hintergrundwissen und geht der Frage nach, wie solches Feedback in die Routinepraxis und die klinische Ausbildung – insbesondere die Supervision – integriert werden kann, ohne das klinische Urteil zu verdrängen. Wir diskutieren, wo die Vorschläge des Modells zu weiterer Exploration anregen sollten, wo sie durch die eigene Fallkonzeption der Therapeut:innen übersteuert werden können und wie Diskrepanzen zwischen modellbasierter und klinischer Einschätzung selbst zu einer nützlichen klinischen Informationsquelle werden. Die Teilnehmenden haben zudem Gelegenheit, eigene Fälle einzubringen und zu überlegen, wie ein datengestützter, transtheoretischer Ansatz ihren bestehenden therapeutischen Bezugsrahmen ergänzen kann – mit besonderem Augenmerk auf Möglichkeiten und Grenzen KI-gestützter Entscheidungsunterstützung im klinischen Alltag. Mehrere Fallbeispiele zeigen, wie sich aus individuellen Belastungsparametern personalisierte klinische Implikationen ableiten lassen und wie diese Informationen Therapeut:innen grafisch aufbereitet zur Entscheidungsunterstützung zur Verfügung gestellt werden können.
Prof. Dr. Wolfgang Lutz promovierte in Psychologie an der Universität Heidelberg, war Postdoc an der Northwestern University (USA) und hatte eine Forschungsprofessur an der Universität Bern inne. Heute ist er Professor für Klinische Psychologie und Psychotherapie an der Universität Trier. Er hat mehr als 400 Publikationen verfasst (begutachtete Artikel, Buchkapitel und Bücher), darunter Arbeiten, die den Nutzen der Klassifikation unterschiedlicher Veränderungsverläufe in der Behandlung belegen. Er gilt als einer der Pioniere der Precision Mental Health und der patientenorientierten Psychotherapieforschung und hat gezeigt, wie Instrumente zur Entscheidungsunterstützung auf unterschiedliche Patientengruppen zugeschnitten werden können. Er war Herausgeber von Psychotherapy Research, ist Mitherausgeber des Journal of Consulting and Clinical Psychology und von Psychotherapy and Psychosomatics und gehört den Editorial Boards mehrerer führender Fachzeitschriften an. Er war Präsident der Society for Psychotherapy Research (SPR) und wurde mit zahlreichen Preisen und Fellowships ausgezeichnet, darunter dem Early Career Contribution Award und dem Senior Distinguished Research Award der SPR sowie Auszeichnungen der Association for Psychological Science (APS). Gemeinsam mit Michael Barkham und Louis G. Castonguay gibt er die 7. Auflage von Bergin & Garfield’s Handbook of Psychotherapy and Behavior Change heraus.
English original
Data-informed clinical decision making: From single-item solutions to AI-based transtheoretical models
The history of psychotherapy (now often referred to as psychological therapy to encompass the various newer theoretical concepts) is characterized by a growing number of clinical theories, approaches and methods with their psychopathological concepts, psychological models of change and, as a result, the growth of a heterogeneous landscape of professional therapy associations. The major schools of therapy that have emerged from this development have contributed to the establishment of the field and to advances in patient care around the world. However, a scientifically sound and clearly defined causal network between mechanisms of change and treatment outcomes has been lacking. In addition, service systems around the world are highly heterogeneous in the definition and delivery of psychological therapy, and not all treatments used in clinical practice have been scientifically evaluated. This presentation discusses a data-informed clinical decision system ranging from single-item applications to a dynamic transtheoretical model that supports the delivery of personalized feedback to therapists at the beginning and throughout psychological therapy. The presentation will focus on the most advanced element: the development of an AI-based dynamic network model that identifies the core elements of psychological distress and resources. This model also enables the quantification of multiple dimensions of distress, such as cognitive-behavioral, emotional, motivational, and interpersonal stressors, through the application of large language models. In this context, I will discuss the potential and limitations of AI-augmented clinical decision-making, contrasting it with standalone digital or AI tools that do not involve human input.
Workshop: Data-informed clinical decision making in practice
Building on the lecture, the workshop will give more background information and addresses how such feedback can be integrated into routine practice and clinical training, especially supervision without displacing clinical judgment. We will discuss where the model’s suggestions should prompt further exploration, where they may be overridden by the therapist’s own case formulation, and how discrepancies between model-based and clinician-based assessments can themselves become a useful source of clinical information. Participants will also have the opportunity to discuss their own clinical cases and consider how a data-informed, transtheoretical approach might complement their existing therapeutic framework, with particular attention to the opportunities and boundaries of AI-augmented decision support in everyday clinical work. Several case examples illustrate how personalized clinical implications can be derived from individual distress parameters, as well as how this information can be presented to therapists in a graphical format to support clinical decision-making.
Wolfgang Lutz, Ph.D. completed his doctorate in Psychology at the University of Heidelberg, Germany, a post-doctorate at Northwestern University, USA and a research professorship at the University of Berne (Switzerland). He is currently Professor of Clinical Psychology and Psychotherapy at Trier University/Germany and has authored more than 400 publications (peer-reviewed papers, chapters, and books), including work demonstrating the benefits of classifying different trajectories of treatment change. He is one of the pioneers of precision mental health and patient-focused psychotherapy research and has worked to illustrate how decision support tools can be targeted to different patient populations. He is a past editor of Psychotherapy Research, a co-editor of the Journal of Consulting and Clinical Psychology and Psychotherapy & Psychosomatics and serves on the editorial board of several leading journals in the field. He was president of the Society for Psychotherapy Research (SPR) and has been recognized by various awards and fellowships, including the SPR’s Early Career Contribution Award as well as the Senior Distinguished Research Award as well as distinguished research and leader recognition from the Association for Psychological Science (APS). Alongside Michael Barkham and Louis G. Castonguay, he is one of the editors of the 7th edition of Bergin & Garfield’s Handbook of Psychotherapy and Behavior Change.