Algorithmen zur Frühdiagnose von mentalen Störungen

Maschinenlern-Algorithmen könnten helfen, Depressionen früher als bisher zu diagnostizieren. Forscher um die KI-Expertin Fei-Fei Li, die kürzlich von Google an die Stanford University zurückgekehrt ist, haben dafür Videos von depressiven und gesunden Menschen in ein Maschinenlern-Modell eingespeist und trainierten es darauf, aus Gesichtsausdrücken, dem Tonfall und gesprochenen Wörtern Hinweise auf die Krankheit abzuleiten. Das Stanford-System konnte in 83 Prozent der Fälle korrekt feststellen, ob jemand depressiv ist. Das berichtet Technology Review online in "KI erkennt Depression".

"Diese Technologie könnte weltweit in Mobiltelefonen eingesetzt werden und einen kostengünstigen Zugang zur Behandlung von psychischen Erkrankungen ermöglichen", schreiben die Forscher, weisen aber gleichzeitig darauf hin, dass ihr System keinen Arzt ersetzen kann. Jetzt sei weitere Forschung nötig, um sicherzustellen, dass die Technologie Depressionen bei Männern und Frauen sowie bei verschieden Ethnien gleich gut erkennen kann.

Justin Baker, der als klinischer Psychiater am McLean Hospital in Cambridge, Massachusetts, ebenfalls Technologien zur Behandlung psychischer Erkrankungen erforscht, lobte die Genauigkeit des Stanford-Systems bei der Analyse des Gesichts, der Stimme und der Sprache der Patienten. "Es ist sehr cool, weil das etwas ist, was Menschen sehr gut können", sagt er.

Mehr dazu bei Technology Review online:

• KI erkennt Depression

(vsz)