Bessere Rückfall-Vorhersage bei depressiven Störungen durch Detektion von Frühwarnzeichen mittels KI (ORAKEL)

Die jüngsten Fortschritte im Bereich der KI und des maschinellen Lernens bieten vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der Früherkennung einer Verschlechterung depressiver Symptome. Vorläufige Studien deuten darauf hin, dass KI subtile Hinweise aus Sprachmustern, Mimik und Gestik analysieren kann, um depressive Stimmung und suizidale Krisen zu erkennen. Depressive Menschen können z.B. Veränderungen in der Prosodie der Sprache, eine verringerte Mimik und spontane Gestik aufweisen. Außerdem gibt es Hinweise darauf, dass Vitalparameter wie Herzfrequenzvariabilität und Schlafmuster auf den mentalen Zustand einer Person schließen lassen. In unserem Projekt werden wir direkt vergleichen, wie gut die Einschätzung des Krankheitszustands der Patienten bzw. ihres Rezidiv-Risikos gelingt: a) durch das ärztliche Gespräch (wie bisher üblich), b) durch standardisierte Ratings bzw. Interviews (wie derzeit in der psychiatrischen Forschung üblich), c) durch Vorhersage von Rückfällen bei depressiven Störungen durch die apparative Detektion von Frühwarnzeichen mittels KI (neuer Ansatz unseres Projektes), d) durch Kombination der vorgenannten Herangehensweisen.

Dadurch werden wir nicht nur erkennen, ob KI im klinischen Kontext prinzipiell in der Lage ist, Frühwarnzeichen einer Depression zu erkennen, sondern auch, ob dies besser funktioniert als herkömmliche Methoden. Ein kamera-basiertes Monitoring und KI-gesteuerte Analysen könnten dann ein Echtzeit-Feedback für Gesundheitsdienstleister liefern und so frühzeitigere Interventionen ermöglichen. Die Detektion von Frühwarnzeichen eines Rezidivs durch künstliche Intelligenz bietet also ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Versorgung von Patienten mit depressiven Störungen. Eine Weiterentwicklung solcher Technologien kann insbesondere auch aufgrund der begrenzten zeitlichen Ressourcen in der ambulanten Patientenbetreuung durch Ärztemangel eine hilfreiche Ergänzung sein. Die Hinzunahme von KI zur Analyse von Sprache, Mimik, Gestik und Vitalzeichen in der Abschätzung des Krankheitsverlaufs könnte helfen, die ambulante Behandlung depressiver Störungen besser zu steuern und die Lebensqualität der Betroffenen nachhaltig zu erhöhen.

Better prediction of relapse in depressive disorders by detecting early warning signs using AI (ORAKEL)

Recent advances in AI and machine learning offer promising opportunities to improve early detection of worsening depressive symptoms. Preliminary studies suggest that AI can analyze subtle cues from speech patterns, facial expressions and gestures to detect depressed mood and suicidal crises. For example, depressed people may exhibit changes in the prosody of speech, reduced facial expressions and spontaneous gestures. There is also evidence that vital signs such as heart rate variability and sleep patterns are indicative of a person's mental state. In our project, we will directly compare how well the assessment of the patient's state of illness or their risk of relapse succeeds: a) through the medical consultation (as has been common up to now), b) through standardized ratings or interviews (as is currently common in psychiatric research), c) by predicting relapses in depressive disorders through the detection of early warning signs by means of AI (new approach of our project), d) by combining the aforementioned approaches.

In this way, we will not only recognize whether AI is in principle capable of detecting early warning signs of depression in a clinical context, but also whether this works better than conventional methods. Camera-based monitoring and AI-driven analyses could then provide real-time feedback for healthcare providers and thus enable earlier interventions. The detection of early warning signs of a relapse using artificial intelligence therefore offers considerable potential for improving the care of patients with depressive disorders. The further development of such technologies can also be a helpful addition, particularly due to the limited time resources in outpatient patient care caused by a shortage of doctors. The addition of AI to analyze speech, facial expressions, gestures and vital signs in the assessment of the course of the disease could help to better manage the outpatient treatment of depressive disorders and sustainably improve the quality of life of those affected.