Mitul Desai vermied jahrelang die Diskussion über die Schizophrenie seines Bruders, aber nachdem er die Komplexität der Pflege bewältigt hatte, gründete er ein Unternehmen, um andere in ähnlichen Situationen zu unterstützen. Desais Bruder erlebte während seines ersten Studienjahres im Jahr 1996 Symptome wie Wut, Rückzug und Halluzinationen. Die Familie verbrachte vier Jahre mit der Suche nach einer genauen Diagnose und sah sich Fehldiagnosen von Alkoholismus bis hin zu bipolarer Störung gegenüber.

Desai bewältigte die Situation, indem er sie in Schubladen steckte und sich auf seine Karriere als Anwalt für geistiges Eigentum, Wall-Street-Analyst und Senior Advisor im Außenministerium konzentrierte. Er unterstützte seine Familie, indem er sich im Gesundheitssystem zurechtfand. Die Erfahrung umfasste Notfälle, Auseinandersetzungen und Krankenhausbesuche.

Die Herausforderungen, vor denen die Familie Desai steht, sind nicht einzigartig. Psychische Erkrankungen isolieren Familien oft aufgrund von Stigmatisierung, mangelndem Verständnis und den Schwierigkeiten bei der Bewältigung komplexer Pflegebedürfnisse. Laut der National Alliance on Mental Illness (NAMI) erlebt etwa jeder fünfte US-Erwachsene jedes Jahr eine psychische Erkrankung, was den weit verbreiteten Bedarf an Unterstützung für pflegende Angehörige unterstreicht.

Desais Unternehmen nutzt KI-gestützte Tools, um pflegende Angehörige mit Ressourcen zu verbinden, personalisierte Unterstützung zu bieten und administrative Aufgaben zu rationalisieren. KI-Algorithmen analysieren Daten, um pflegende Angehörige mit relevanten Diensten wie Therapeuten, Selbsthilfegruppen und finanziellen Hilfsprogrammen zusammenzubringen. Diese Anwendung von KI zielt darauf ab, die Belastung der pflegenden Angehörigen zu verringern und die Qualität der Versorgung von Menschen mit psychischen Erkrankungen zu verbessern.

Zu den jüngsten Entwicklungen im Bereich KI für psychische Gesundheit gehört der Einsatz von Natural Language Processing (NLP) zur Analyse der Patientenkommunikation und zur Erkennung potenzieller Krisen. Modelle des maschinellen Lernens können Krankenhauswiederaufnahmen vorhersagen und Behandlungspläne auf der Grundlage individueller Patientendaten personalisieren. Diese Technologien bieten das Potenzial, die psychische Gesundheitsversorgung zu verändern und die Ergebnisse für Patienten und Familien zu verbessern.