SAVER: Sprach-Analyse von psychotherapeutischer Behandlung in einem transdiagnostischen Kontext

Psychische Störungen gehören weltweit zu den größten Belastungen für die Gesundheit. Sprache spielt für die Diagnostik und Behandlung eine zentrale Rolle, als Medium sowohl für den Ausdruck psychischen Erlebens als auch für dessen Veränderung. Das Projekt SAVER nutzt aktuelle Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz, um diese sprachlichen Dimensionen systematisch zu erfassen. Ziel ist der Aufbau einer multizentrischen Datenbank psychotherapeutischer Sitzungen im Behandlungsverlauf und deren Analyse mit Methoden des maschinellen Lernens. Untersucht werden vier Schwerpunkte: (1) die Identifikation diagnostischer Marker, (2) die automatisierte Erfassung aktiver therapeutischer Elemente und Veränderungsprozesse, (3) die Robustheit solcher Analysen unter Anwendung moderner Sprachanonymisierung sowie (4) die Simulation therapeutischer Gesprächsanteile durch Large Language Models. Langfristig soll das Projekt so zu präziseren Diagnosen, einem besseren Verständnis therapeutischer Wirkmechanismen und einer evidenzbasierten Weiterentwicklung psychotherapeutischer Verfahren beitragen.
Die Leitung der Gesamtstudie liegt am Zentralinstitut für Seelische Gesundheit Mannheim. Neben der KPSM der Medizinischen Fakultät der Otto-von-Guericke-Universität sind darüber hinaus die Ruhr-Universität Bochum, die Ludwig-Maximilians-Universität München, die Friedrich-Schiller-Universität Jena und die Universität Ulm am Projekt beteiligt.
Förderung: Die Studie wird im Rahmen der VISIONS-Förderlinie des Deutschen Zentrums für Psychische Gesundheit (DZPG) mit Mitteln des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt finanziert.

Ansprechpartnerinnen KPSM: Dr. phil. Julia Krüger, PD Dr.-Ing Ingo Siegert, Dr. phil. Hannah Wallis