KI-gestützte Sprachanalyse für die Präzisionspsychotherapie

Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich heute nicht nur Sprache erkennen, sondern auch ihr emotionaler und inhaltlicher Gehalt besser verstehen. In der Psychotherapie kann das neue Möglichkeiten eröffnen: Wenn während einer Therapiesitzung sprachliche Signale automatisch analysiert werden, können Therapeutinnen und Therapeuten zusätzliche Informationen nutzen, um einzuschätzen, wie sich die therapeutische Allianz oder andere wichtige Prozessfaktoren im Verlauf entwickeln.
Aufbauend auf der Pilotstudie ASPIRE werden in diesem Projekt KI-Modelle weiterentwickelt, die akustischen Merkmale der Stimme (z. B. Tonhöhe, Sprechtempo, Betonung) sowie sprachliche Inhalte erfassen und daraus Hinweise auf relevante psychologische Konstrukte wie die therapeutische Allianz ableiten. Dabei wird auch untersucht, wie robust diese Modelle gegenüber Methoden zur Sprachanonymisierung sind – also Verfahren, die sensible Patientendaten schützen, ohne wichtige Informationsmuster zu verfälschen.
Langfristig soll ein Prototyp entstehen, der Therapeutinnen und Therapeuten objektive Zusatzinformationen über den Therapieverlauf bereitstellt. In einem weiteren Schritt wird zudem geprüft, wie sich Sprachdaten mit anderen Informationskanälen – etwa Videomaterial – kombinieren lassen, um den therapeutischen Prozess noch umfassender zu verstehen und zu begleiten.