Nya verktyg ska förbättra riskbedömning i psykiatrin
John Wallerts forskning syftar till att ta fram verktyg som kan användas inom psykiatrin för att förutsäga risk för allvarliga händelser – så kallade prediktionsmodeller.
Text: Annika Lund, först publicerad i Medicinsk Vetenskap nr 2 2026
– Med bättre beslutsstöd skulle vi kunna arbeta mindre reaktivt och mer skräddarsytt. Vi utvecklar ett verktyg för att bedöma risker vid utskrivning av personer som tvångsvårdats. Suicid är en sådan risk, akut återinläggning en annan, säger han.
Forskningen bygger på registerdata från över 70 000 personer som har fått psykiatrisk tvångsvård. Det möjliggör jämförelser av riskfaktorer, i relation till olika utfall.
Målet är ett enkelt verktyg där ansvarig kliniker kan mata in variabler som ålder, diagnos, klinisk historik och levnadssituation och få fram riskbedömningar som stöd vid beslut om fortsatt vård och behandling.
– Vi vet att människors förmåga att bedöma risk är trubbig och subjektiv. Ett sådant här verktyg skulle vara ett precist och konsekvent stöd för klinikers beslutsfattande. En person med hög risk för ett visst utfall, som suicidförsök, borde följas upp på ett annat sätt än någon med lägre risk. Här finns förbättringspotential, säger han.
Hans team utvecklar också ett verktyg som skattar sannolikheten att en patient blir hjälpt av KBT vid depression och ångest. Även här utgår forskarna från omfattande registerdata, men också genanalyser gjorda med AI-stöd.
– Målet är att redan före behandlingsstart kunna bedöma det sannolika utfallet. Om KBT inte bedöms räcka kanske exempelvis läkemedelsbehandling bör läggas till från start.
Om John Wallert
Titel: Psykolog och docent vid institutionen för klinisk neurovetenskap.
Forskar om: Hur man kan använda statistiska och AI-baserade modeller för att förstå och förutsäga ogynsamma utfall inom psykiatrin – och på så sätt förbättra vård och omhändertagande.