Neue Methode nutzt KI zur Verbesserung der Depressionsdiagnose mit 97,53 % Genauigkeit

BerlinWissenschaftler der Technischen Universität Kaunas setzen künstliche Intelligenz ein, um die Diagnose von Depressionen zu verbessern. Dieses neue KI-System analysiert sowohl Sprach- als auch Gehirnaktivitätsdaten. Es erreicht eine beeindruckende Genauigkeitsrate von 97,53 %, was bestehende Methoden übertrifft. Dieser Fortschritt könnte die Diagnostik von Depressionen schneller und einfacher machen.

Diese innovative Methode integriert verschiedene Technologien nahtlos miteinander.

• Sprachanalyse: Erkennt subtile Veränderungen in Sprachmustern, Intonation und Energie, die oft mit Depressionen in Verbindung stehen.
• EEG-Daten: Zeichnet elektrische Gehirnaktivitäten auf, um Wellenformen zu identifizieren, die depressive Zustände anzeigen.
• DenseNet-121 Deep-Learning-Modell: Ein fortschrittliches neuronales Netzwerk, das benutzt wird, um Spektrogrammdaten in gesunde oder depressive Kategorien einzuordnen.

Diese Fortschritte sind vielversprechend, aber sie bringen auch neue Herausforderungen mit sich. Ein zentrales Problem ist der Mangel an öffentlich verfügbaren Datensätzen zur Schulung von KI im Bereich der psychischen Gesundheit, da Datenschutzbedenken die Menschen davon abhalten, ihre Daten zu teilen. Das Team der KTU konnte dieses Problem umgehen, indem es den EEG-Datensatz von MODMA verwendete, der in kontrollierten Umgebungen mit ruhenden Teilnehmern gesammelt wurde. Es ist jedoch wichtig, diesen Datensatz zu erweitern, um eine größere Vielfalt an Personen und Umgebungen einzubeziehen und das Modell dadurch zuverlässiger zu machen.

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In der Zukunft ist es entscheidend, dass das Modell seine Diagnosegründe klar darlegt, was ein wesentlicher Bestandteil von erklärbarer KI ist. Ohne nachvollziehbare Erklärungen könnten Ärzte Schwierigkeiten haben, den KI-Diagnosen vollständig zu vertrauen. Das Modell sollte nicht nur präzise sein, sondern auch verständlich machen, wie seine Entscheidungsfindung funktioniert.

Diese Forschung hat das Potenzial, weit über die Verbesserung der Diagnosegenauigkeit hinauszugehen. Sie könnte schnellere und verlässlichere Diagnosen ermöglichen, was das Personal im Gesundheitswesen entlastet und die negativen Vorurteile gegenüber psychischen Gesundheitschecks verringert. Mit weiterführender Arbeit könnten diese KI-Systeme zudem Ferndiagnosen ermöglichen, wodurch weltweit der Zugang zu psychischer Gesundheitsversorgung erleichtert würde.

KI-Werkzeuge könnten auch Bereiche wie Finanzen und Recht transformieren, in denen es entscheidend ist, dass Menschen die von KI getroffenen Entscheidungen nachvollziehen und ihnen vertrauen können. Mit der Weiterentwicklung der KI ist es notwendig, dass sie komplexe Informationen verarbeitet und verständlich begründete Schlussfolgerungen liefert, um breite Akzeptanz und Anwendung zu finden.