Mögliches FrühwarnsystemKI erkennt Depression in Whatsapp-Sprachnachrichten
Täglich werden tausende Nachrichten mit Whatsapp verschickt. Eine KI wird nun darauf trainiert, aus Sprachnachrichten Menschen mit Depressionen zu erkennen. Das System lernt schnell - und hat laut einer Studie eine hohe Trefferquote.
Ein trainiertes maschinelles System kann anhand von Sprachnachrichten eine Depression mit hoher Genauigkeit erkennen. Das hat ein Forschungsteam der Santa Casa de São Paulo School of Medical Sciences herausgefunden. Mit einer Trefferquote von 91,7 Prozent klappte das besonders gut bei weiblichen Betroffenen, schreibt das Team um Lucas Murrins Marques zu den Ergebnissen der Untersuchung im Fachmagazin "PLOS Mental Heallth".
In einem ersten Schritt wurden Whatsapp-Sprachnachrichten von insgesamt 86 Personen genutzt. Davon hatten 37 Frauen und 8 Männer eine diagnostizierte Depression, 30 weitere Frauen und 11 Männer waren gesund und dienten den Forschenden als Kontrollgruppe.
Mit verschiedenen Teilen der Sprachnachrichten wurde die Künstliche Intelligenz trainiert. Die Daten bestanden aus spontanen Sprachnachrichten, die über Whatsapp von den Betroffenen mit Depressionen im Rahmen ihrer Behandlung an Praxen gesendet worden waren. Die Kontrollgruppe hingegen konnte auswählen, welche Sprachnachricht sie zur Verfügung stellte.
Im nächsten Schritt prüften die Forschenden das trainierte Modell mit Sprachnachrichten von insgesamt 74 Personen, 17 Frauen und 16 Männer davon litten unter einer diagnostizierten Depression. Die weiteren Daten der 21 Frauen und 20 Männer dienten der Kontrolle. Bei diesen Sprachnachrichten wurden alle Probanden und Probandinnen gebeten, einerseits von eins bis zehn zu zählen und andererseits von der vergangenen Woche zu erzählen. Alle Sprachnachrichten wurden von den eigenen Mobiltelefonen gesendet.
Depressionen bei Frauen besser erkannt
Das trainierte Modell erkannte bei der Wochenbeschreibung von Frauen mit Depression 91,7 Prozent der Betroffenen, bei den Männern lag der Wert bei 75 Prozent. Beim Zählen von eins bis zehn lag der Wert für die Frauen bei 82 Prozent und bei Männern bei 78 Prozent. Wie es zu diesem geschlechtsspezifischen Unterschied kommt, können die Forschenden nur mutmaßen. Der höhere Frauenanteil beim Training des Systems, aber auch geschlechtsspezifische Unterschiede im Sprachmuster seien als Ursachen denkbar.
Für die Untersuchung wurden insgesamt 160 Erwachsene in Brasilien gewonnen. Alle Teilnehmer wurden vorab untersucht, um potenzielle Störfaktoren wie Demenz, chronische Atemwegserkrankungen, Anabolikagebrauch, kürzlich aufgetretene Infektionen der oberen Atemwege oder Allergien sowie Schnarchen auszuschließen.
Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, "dass die kontinuierliche Weiterentwicklung ihrer Modelle eine kostengünstige und praktische Methode zur Früherkennung von Depressionen bei Personen sowie weitere potenzielle klinische Forschungsanwendungen hervorbringen könnte", resümieren die Forschenden laut einer Mitteilung. Dies könne einen vielversprechenden Weg für unkomplizierte, alltagstaugliche digitale Screening-Tools, die die täglichen Kommunikationsgewohnheiten der Menschen respektieren, eröffnen, so Studienleiter Marques. Dafür benötige man in Zukunft weitere Studien, die den Zusammenhang zwischen Stimmmerkmalen, verschiedenen Stimmungsprofilen und emotionalen Zuständen untersuchen.