Wird KI die Diagnose psychischer Erkrankungen erleichtern?

Depressionen sind heute eine der am weitesten verbreiteten psychischen Erkrankungen. Allein in Deutschland wurde im Jahr 2022 bei 9,49 Millionen Menschen eine Depression diagnostiziert, das entspricht 12,5 % der Bevölkerung. Diese Zahlen sind steigend, doch nur ein Bruchteil der Betroffenen sucht Hilfe. Trotz des wachsenden Bewusstseins ist die Stigmatisierung der psychischen Gesundheit nach wie vor groß. Studien zeigen, dass nur 18,9 % der Menschen, die unter psychischen Störungen leiden, tatsächlich eine Behandlung in Anspruch nehmen. (DGPPN 2024) Diese alarmierenden Statistiken werfen wichtige Fragen auf: Kann künstliche Intelligenz (KI) dazu beitragen, die Belastung bei der Diagnose psychischer Erkrankungen zu verringern? Und wird KI es dem Einzelnen schließlich ermöglichen, zu Hause eine Selbstdiagnose zu stellen? Diesen Fragen wollen wir in diesem Blog nachgehen.

Depressionen verstehen: Mehr als nur eine psychische Störung

Depressionen sind eine komplexe Krankheit, die sich durch expressive, psychologische und körperliche Symptome äußert. Es geht nicht nur darum, sich "traurig" zu fühlen - sie kann eine Reihe von schwächenden Problemen wie Müdigkeit, eingeschränkte kognitive Funktionen und die Unfähigkeit, alltägliche Aktivitäten auszuführen, umfassen. Das Gehirn funktioniert ähnlich wie ein Muskel: Ständige Anspannung oder Stress können zu einem Zusammenbruch der Prozesse führen, was die Genesung noch schwieriger macht.

Depressionen entstehen oft durch verschiedene Auslöser, darunter Stressfaktoren in der Umwelt, genetische Veranlagung und Ungleichgewichte bei chemischen Substanzen im Gehirn wie Serotonin und Dopamin.

Herkömmliche Diagnosemethoden stützen sich in hohem Maße auf vom Patienten angegebene Symptome und klinische Befragungen. Die subjektive Natur dieser Bewertungen kann jedoch zu Verzögerungen bei der Diagnose und Behandlung führen. Hier bietet die künstliche Intelligenz, insbesondere die Stimm- und Sprachanalyse, eine transformative Lösung.

audEERING®: Pionierarbeit für AI in der psychiatrischen Versorgung

Bei audEERING® erforschen wir, wie KI die Erkennung von Depressionen verbessern kann, insbesondere durch akustische Biomarker. Unsere Forschung zeigt, dass stimmliche Merkmale wie monotones Sprechen, Tonhöhenvariation und Sprachrhythmus wichtige Indikatoren für Depressionen sind. Depressive Personen weisen häufig eine geringere Tonhöhenvariation, längere Pausen und weniger Stimmernergie auf. Diese akustischen Hinweise, die von Menschen möglicherweise nicht wahrgenommen werden, können von KI-Systemen aufgegriffen und zur Unterstützung klinischer Beurteilungen genutzt werden.

Erste Beobachtungen: Monotones Sprechen und Depressionen

In einer ersten Analyse haben wir monotones Sprechen, längere Sprachabschnitte und eine geringere Tonhöhenvariation als gemeinsame Merkmale depressiver Zustände identifiziert. Durch den Einsatz des eGeMAPS-Standards für die Ausdrucksanalyse beginnen wir zu verstehen, wie diese Stimmmuster als hilfreiche Indikatoren für weitere Forschungen dienen könnten. Auch wenn diese Erkenntnisse eine Grundlage bilden, sind sie keine schlüssigen Methoden für die Diagnose. Vielmehr dienen sie als unterstützende Erkenntnisse, die in Kombination mit traditionellen Methoden zu schnelleren und umfassenderen Beurteilungen beitragen könnten.

Ausdrucksdimensionen in der Stimme

Ein weiterer Bereich unserer Arbeit befasst sich mit den Ausdrucksdimensionen in der Sprache. Depressionen wirken sich nicht nur auf die stimmliche Monotonie aus, sondern beeinflussen auch die Art und Weise, wie vorgefasste Gefühle wie Freude oder Wut vermittelt werden. Wir haben beobachtet, dass Menschen mit Depressionen ihre Gefühle mit geringerer Intensität ausdrücken, und unsere KI-Modelle können diese nuancierten Verschiebungen im Tonfall erkennen. Diese Erkenntnisse vertiefen unser Verständnis der Auswirkungen von Depressionen auf die Ausdrucksdimensionen und bieten eine weitere Ebene für KI-gestützte Diagnosen.

Testen der Robustheit unter verschiedenen Bedingungen

Während sich ein Großteil unserer Arbeit auf Depressionen in der Allgemeinbevölkerung konzentriert, haben wir auch die Robustheit dieser akustischen Marker im Zusammenhang mit anderen Gesundheitszuständen untersucht. Unsere ersten Tests deuten darauf hin, dass diese Merkmale auch bei Komorbiditäten wie Multipler Sklerose (MS) von Bedeutung sein können. Diese ersten Erkenntnisse unterstreichen die Anpassungsfähigkeit unseres Ansatzes und bilden die Grundlage für weitere Untersuchungen von KI-Anwendungen in komplexen klinischen Situationen.

Herausforderungen: Privatsphäre und Datenschutz in der KI

Trotz des Potenzials der KI für die Diagnostik psychischer Erkrankungen müssen mehrere Herausforderungen bewältigt werden, insbesondere in Bezug auf den Schutz der Privatsphäre und den Datenschutz. Sprachdaten sind sensibel, und die Speicherung oder Verarbeitung solcher Informationen wirft Bedenken hinsichtlich ihrer sicheren Verwaltung auf. Wir bei audEERING® setzen uns dafür ein, dass die in unseren Modellen verwendeten Daten anonymisiert und sicher sind, und halten uns an strenge Datenschutzbestimmungen. Die Branche muss jedoch weiterhin robuste Datenschutzregelungen entwickeln, um sicherzustellen, dass KI-Anwendungen im Gesundheitswesen sicher und vertrauenswürdig bleiben.

Was kann jeder von uns tun, um das Risiko einer Depression zu mindern?

Wenn Sie vermuten, dass Sie mit einer Depression oder einem anderen psychischen Problem zu kämpfen haben, finden Sie hier einige einfache Schritte, die Ihnen helfen können:

• Üben Sie sich in Achtsamkeit: Achtsamkeitsübungen, wie z. B. Meditation, können den Stress erheblich reduzieren. Regelmäßige Achtsamkeitsübungen fördern die Bewusstheit über Ihre Gedanken, ohne dass Sie sich in Zyklen der Selbstkritik oder Sorge verfangen. Atemübungen, Körperscans und sanfte kognitive Übungen, die positives Denken fördern, können helfen, den Fokus von negativen Mustern abzulenken.

• Reduzieren Sie die Reizüberflutung: In der heutigen Welt werden wir ständig mit Reizen von Bildschirmen, sozialen Medien und den Anforderungen der Arbeit bombardiert. Diese Reizüberflutung kann Stress und Müdigkeit verschlimmern und die psychische Gesundheit beeinträchtigen. Bewusste Pausen in ruhigen Umgebungen können helfen, das Gleichgewicht zu halten.

Die Zukunft der KI in der psychiatrischen Diagnostik

Mit Blick auf die Zukunft glauben wir bei audEERING®, dass KI eine wichtige Rolle bei der Unterstützung der Diagnostik psychischer Erkrankungen spielen wird. Wir arbeiten an End-to-End-Modellen, die Audio-Rohdaten in Echtzeit analysieren können, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Merkmalsextraktion reduziert wird. Dieser Fortschritt verspricht eine schnellere, leichter zugängliche und zuverlässigere Beurteilung der psychischen Gesundheit.

Es ist jedoch wichtig klarzustellen, dass die KI nicht dazu gedacht ist, den Arzt zu ersetzen. Vielmehr wird die KI sie unterstützen, indem sie zusätzliche Erkenntnisse liefert, die ein umfassenderes Bild der psychischen Gesundheit eines Patienten ermöglichen. In Zukunft könnte diese Technologie es den Patienten ermöglichen, Sprachaufnahmen für eine KI-Fernanalyse einzureichen und so eine kontinuierliche und zugängliche Überwachung der psychischen Gesundheit zu ermöglichen.

Wird uns die KI helfen, psychische Krankheiten besser zu diagnostizieren? Auf jeden Fall. Könnte KI in Zukunft eine Selbstdiagnose ermöglichen? Möglicherweise, aber nur unter professioneller Aufsicht, um sicherzustellen, dass diese Werkzeuge verantwortungsvoll eingesetzt werden. KI im Gesundheitswesen soll das medizinische Fachwissen ergänzen und Daten zur Verfügung stellen, die die diagnostischen und therapeutischen Ansätze bereichern, ohne die unschätzbare Rolle des medizinischen Personals zu ersetzen.

Weitere Einblicke in unsere laufende Forschung finden Sie unter audEERING® Research.