Schlüsselwörter: Maschinelles Lernen, Personalisierung, Behandlungszuweisung
Rund die Hälfte aller Patient*innen profitiert nicht von kognitiver Verhaltenstherapie. Ein möglicher Ansatzpunkt, um diesem Umstand zu begegnen, stellt eine evidenzbasierte personalisierte Behandlungszuweisung dar. Der vorliegende Beitrag beschreibt zunächst, wie solch eine personalisierte Behandlungszuweisung in Zukunft aussehen könnte, und erklärt, warum maschinelles Lernen hierfür in Abgrenzung zur klassischen Statistik eine besonders geeignete Methode ist. Anschließend wird der aktuelle Stand der Forschung dargestellt, der sich durch eine Vielzahl von Studien zur individuellen Behandlungsvorhersage und -zuweisung auszeichnet, die allerdings kaum tatsächlich prospektiv angewendet wurden und daher ein hohes Risiko für Verzerrungen bergen. Ein Modell, das bereits zur individuellen Behandlungszuweisung genutzt wurde, wird beispielhaft vorgestellt. Abschließend wird ein kurzer Überblick über Herausforderungen gegeben, die bei der Entwicklung sowie der Implementierung eines Modells zur individuellen Behandlungszuweisung zu beachten sind.