Intelligentes Interaktionssystem zur sprachbasierten Erkennung von Depressionserkrankungen
In Deutschland sind etwa vier Millionen Menschen von einer depressiven Störung betroffen. Wird diese frühzeitig erkannt und behandelt, könnte der Heilungsverlauf drastisch verbessert werden. Allerdings sind Depressionen technisch nur schwer zu diagnostizieren, da hierfür keine Biomarker existieren. Einen neuen vielversprechenden Ansatz zur Diagnose von Depressionen bietet die Analyse der Sprache.
Ziel des Vorhabens ist es, mit maschinellem Lernen sprachliche Äußerungen zu erforschen, um anhand häufig vorkommender, spezifischer Muster Depressionserkrankungen zu erkennen. Hierzu wird ein digitaler Sprachroboter entwickelt, der Dialoge mit Nutzerinnen und Nutzern führt, um Hinweise auf Depressionen festzustellen. Dabei wird die Befragung dynamisch an die Nutzenden angepasst, u. a. um Gesprächsabbrüchen entgegenzuwirken. Mit dieser Innovation könnte eine Depression schneller erkannt und den Betroffenen frühzeitig geholfen werden, bevor die Erkrankung chronisch wird.
Die Technologie kann zur Unterstützung von Psychologinnen und Psychotherapeuten bei der Erstanamnese sowie zur Therapiebegleitung verwendet werden. Die Innovation besteht in der Entwicklung eines intelligenten Interaktionssystems und in der Detektion von Depressionserkrankungen auf Basis von Sprachmustererkennung mit künstlichen neuronalen Netzen.