PC erkennt Depressionen

Wissenschaftler nutzen ein vergleichsweise einfaches Verfahren zur Bilderkennung, um psychische Störungen bei Versuchspersonen zu diagnostizieren.

Dass ein Mensch einer Maschine sein Herz ausschüttet, ist in der IT-Geschichte nicht neu: Schon in den 60er Jahren gab es beispielsweise die berühmte PC-Psychologin ELIZA, die eine virtuelle Therapeutin mittels Textdialog simulierte. Diese frühen Ansätze der Computerpsychiatrie basierten stets auf Projektion – der "dumme" Programmcode konnte die Gefühle des Menschen nie wirklich interpretieren, sondern reagierte nur.

Ein neues Therapiesystem, das Forscher am Institute for Creative Technologies (ICT) der University of Southern California entwickeln, nutzt nun eine kostengünstige 3D-Kamera in Verbindung mit einem cleveren Bilderkennungsalgorithmus, um mit erstaunlich hoher Genauigkeit zu bestimmen, ob ein Mensch aktuell depressive Neigungen hat.

Die SimSensei genannte Technik basiert auf dem Microsoft-Bewegungssensor Kinect. Sie nutzt einen interaktiven digitalen Avatar, um ein virtuelles Interview mit der zu untersuchenden Person zu führen. Teilweise ist der Auftritt dieser 3D-Figur kaum besser als die gute, alte ELIZA: Es werden Suggestivfragen gestellt und es wird mit Pausen gearbeitet, um tiefergehende Aussagen hervorzukitzeln.

Die Erscheinung des Avatars ist dagegen recht gelungen – nicht im Uncanny Valley angesiedelt, aber auch nicht so krude, dass sie ablenken würde. Es ist also nicht schwierig, sich vorzustellen, dass das System effizient darin ist, "echte" Gespräche aus einer Testperson hervorzulocken.

Wirklich spannend an SimSensei ist aber die Bilderkennungssoftware, mit der sich der emotionale Zustand in Echtzeit erfassen lässt. Bei einer Demonstration zeigen die Forscher, wie die Mustererkennung abläuft. Eine Polygon-Overlay-Darstellung der menschlichen Skelettstruktur erkennt die Körperhaltung, Blickrichtung und sogar das "Lächelniveau", für das es einen eigenen Graphen gibt. Aus eigentlich unaussprechlichen, phänomenologischen Zuständen werden so Bitströme.

Dabei stellt sich die Frage, ob diese vergleichsweise groben Signale, die mit einer billigen Commodity-Hardware eingefangen werden, tatsächlich psychische Störungen diagnostizieren kann. Im Test scheint das in bis zu 90 Prozent der Fälle zu funktionieren. Dabei setzt das System auf ähnliche Intuitionen wie Menschen es tun würden – über maschinelles Lernen wurde der Maschine zuvor beigebracht, auf die richtigen Hinweise zu achten. Noch ist unklar, ob aus SimSensei ein echtes Produkt wird. (bsc)