KI‑basiertes System erkennt Depressionen durch Augenanalysen
Polnische Wissenschaftler haben ein innovatives System entwickelt, das Depressionen und Angstzustände innerhalb von nur 10 Sekunden an den Augenbewegungen erkennen kann. Mithilfe künstlicher Intelligenz erreicht diese Methode eine Genauigkeit von 70 %, und die Forscher sehen Potenzial für eine weitere Verbesserung.
Die polnische künstliche Intelligenz hat die Möglichkeit, die Diagnostik psychischer Störungen durch die Analyse von Augenbewegungen zu revolutionieren. Forscher von drei polnischen Universitäten haben ein System entwickelt, das auf KI basiert und eine schnelle Erkennung psychischer Störungen erlaubt. Die Studie wurde im „International Journal of Marketing, Communication and New Media“ beschrieben.
Am Test nahmen 101 Personen teil, darunter Patienten mit Depressionen, Menschen mit sozialer Angststörung sowie gesunde Teilnehmer als Kontrollgruppe. Die Probanden sollten für 10 Sekunden Fotos von Gesichtern mit verschiedenen Emotionen betrachten, während spezielle Sensoren in Eyetrackern ihre Augenbewegungen aufzeichneten. Die gesammelten Daten dienten der Erstellung sogenannter Blickpfade, die anschließend mithilfe neuronaler Netze analysiert wurden.
Augenbewegungsmuster als Indikator für den psychischen Zustand
„Augenbewegungsmuster können objektive Daten über unseren psychischen Zustand liefern. Bei depressiven Personen beobachten wir eine Tendenz, die Aufmerksamkeit auf negative Reize zu richten“, erklärte Dr. Karol Chlasta von der Akademie Leona Koźmińskiego, Mitautor der Studie und Experte im Bereich künstliche Intelligenz, in einem Gespräch mit der PAP.
Er ergänzte, dass „Menschen mit sozialer Angststörung eine erhöhte Aktivität beim Scannen von Gesichtern zeigen, was mit dem in der Psychologie als Hyperscanning bekannten Phänomen zusammenhängt.“ Der Mitautor der Studie betonte, dass sich dies durch die Verlängerung des Gesichtsscanpfades zeigt und auf die Sensibilität solcher Personen für soziale Reize hinweist.
Methode wirksam in bis zu 70 % der Fälle
Auch Psychologen und KI-Experten wie Dr. hab. Krzysztof Krejtz und Dr. hab. Izabela Krejtz von der Universität SWPS sowie Dr. Katarzyna Wisiecka von der AEH in Warschau waren in das Projekt involviert. Die Methode erreicht eine Wirksamkeit von 60–70 % bei Depressionen und sozialer Angststörung, was mit herkömmlichen Methoden vergleichbar ist.
Der neue Ansatz ist schneller und weniger belastend für den Patienten als traditionelle Methoden und ermöglicht eine einfachere Überwachung von Veränderungen des psychischen Zustands. Das System kann in alltägliche Geräte wie Laptops, Smartphones oder VR-Brillen integriert werden. Dr. Chlasta vergleicht es mit intelligenten Uhren, die den Schlafrhythmus überwachen; in diesem Fall wird jedoch die Sicht analysiert.
Erweiterung der Forschung auf Stimmanalyse
Die Wissenschaftler arbeiten auch daran, KI zur Stimmanalyse im Kontext der Diagnostik von Depressionen und neurologischen Erkrankungen einzusetzen. Dr. Chlasta merkt an, dass Veränderungen in der Stimme ein frühes Warnsignal für Depressionen, Demenz oder Alzheimer sein können, was eine schnellere Reaktion und Konsultation mit einem Arzt ermöglicht.
„Bei vielen Erkrankungen verändert sich unsere Stimme leicht. Man kann es mit einem überlasteten Computer vergleichen, der etwas langsamer arbeitet, während er zwischen verschiedenen Aufgaben wechselt. Bei Menschen können wir Veränderungen in der Funktion der Sprechorgane beobachten, die oft schwer zu erkennen sind, aber ein solches System, das auf künstlichen neuronalen Netzen basiert, kann sie sofort erkennen, selbst aus kurzen Sprachfragmenten“, erklärt Dr. Chlasta.
Die Entwickler des Systems betonen, dass Depressionen und soziale Angststörungen zu den häufigsten psychischen Störungen gehören und die Zahl der Betroffenen weiter steigt. Laut Prognosen der WHO wird Depression bis zum Jahr 2030 die weltweit am häufigsten diagnostizierte Krankheit sein. In Polen leiden bereits etwa 4 Millionen Menschen darunter, obwohl viele Fälle unbemerkt bleiben. Eine schnelle Analyse der Augenbewegungen kann wertvolle Informationen über den psychischen Zustand liefern und ein wichtiges Signal zur Konsultation mit einem Arzt darstellen.
Bedarf an weiteren Forschungen und systemischen Veränderungen
Um die neue Methode breit einzuführen, sind weitere Forschungen notwendig. Dr. Chlasta erklärt, dass zusätzliche Daten benötigt werden, die systematisch gesammelt werden sollten, und dass das gesellschaftliche Vertrauen in KI immer noch gering ist. Ohne weitere Daten wird es schwierig sein, über Laborbedingungen hinauszugehen und eine Demonstration des Prototyps unter realen Bedingungen durchzuführen. Es sind auch systemische Veränderungen erforderlich, die eine umfassendere Überwachung des psychischen Gesundheitszustands der Patienten ermöglichen.
