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

Das Projekt ORAKEL zielt darauf ab, mittels Künstlicher Intelligenz (KI) Frühwarnzeichen für depressive Rückfälle präzise zu erkennen und damit rechtzeitige Interventionen zu ermöglichen. Durch multimodale Datenerhebung (Video- und Audioaufnahmen) sowie die Entwicklung spezifischer Deep-Learning-Modelle werden Verhaltensmuster und emotionale Zustände von Patient:innen analysiert. Diese innovativen Technologien sollen über eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche den klinischen Einsatz unterstützen und helfen, depressive Episoden frühzeitig zu behandeln.

Im Fokus stehen die Verbesserung der Rückfallprävention, die Optimierung der psychiatrischen Versorgung und die Entlastung medizinischen Personals durch intelligente Assistenzsysteme. Das Projekt verbindet die Expertise der Psychiatrie und KI-Entwicklung, um personalisierte Ansätze für die Depressionsbehandlung zu schaffen und die Forschung in digitalen Schlüsseltechnologien voranzutreiben.

ORAKEL: AI-supported early warning systems for relapse prediction in depressive disorders

The ORAKEL project aims to use artificial intelligence (AI) to precisely identify early warning signs of depressive relapses, thus enabling timely intervention. By collecting multimodal data (video and audio recordings) and developing specific deep learning models, the project will analyse patients' behavioural patterns and emotional states. These innovative technologies will support clinical use via a user-friendly graphical interface and help to treat depressive episodes at an early stage.
The focus is on improving relapse prevention, optimising psychiatric care and relieving the burden on medical staff by means of intelligent assistance systems. The project combines expertise in psychiatry and AI development to create personalised approaches to depression treatment and to advance research in key digital technologies.