Zusammenfassung. Theoretischer Hintergrund: Der Diskurs um eine evidenz-basierte und personalisierte (bzw. „Precision“) Medizin sowie zur Umsetzung von Evaluation und Qualitätssicherung hat in den letzten Jahren auch Einfluss auf die Psychotherapieforschung genommen. Dies gilt in Bezug auf die patientenspezifische Auswahl von Behandlungen (u. a. personalisierte Vorhersagen) als auch für die dynamische Anpassung von Interventionen im Therapieverlauf (adaptive Indikation, Feedback, Problemlösetools). Fragestellung und Methode: Im Bereich der differentiellen Indikation sind mittlerweile unterschiedliche Algorithmen („machine learning“) und Netzwerkmodelle zur Vorhersage erprobt worden. Für eine empirisch gestützte adaptive Indikation bilden insbesondere die Studien zum psychometrischen Feedback sowie die Entwicklung von Problemlösetools für Risikopatient_innen die Grundlage. Ergebnisse: Diese Grundlagenforschung war die Basis für die Entwicklung eines Entscheidungssystems (Trierer Therapie Navigator, TTN) zur Vorhersage der optimalen Behandlungsstrategie und des Abbruchrisikos. Darüber hinaus enthält der TTN ein adaptives Modellierungselement des Behandlungsverlaufs. Es können damit Risikopatienten für einen Behandlungsmisserfolg identifiziert und Behandlungsoptimierungen über Problemlösetools unterstützt werden. Schlussfolgerungen: In vorliegender Arbeit werden zentrale neue Ansätze einer evidenz-basierten und personalisierten Psychotherapie zusammenfassend dargestellt sowie die Anwendung in der klinischen Praxis diskutiert.
