KI-Programm zur Erkennung von Depressionen mit hoher Genauigkeit

NEW YORK / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Welt der Künstlichen Intelligenz hat einen weiteren bedeutenden Fortschritt gemacht: Hana Selmani, eine aufstrebende Forscherin, hat ein KI-gestütztes Programm entwickelt, das Depressionen mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 99 % erkennen kann.

Die Entwicklung von Hana Selmani stellt einen bedeutenden Schritt in der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen dar. Ihre Software nutzt Machine Learning, um Depressionen anhand von mikrobiomischen Profilen zu erkennen. Diese Methode könnte die Art und Weise, wie psychische Erkrankungen diagnostiziert werden, revolutionieren, indem sie eine kostengünstige und zugängliche Alternative zu traditionellen psychiatrischen Diagnosen bietet.

Selmani, die in New York und an der University of Abu Dhabi studiert hat, wurde von Professorin Mai Oudah inspiriert, die im Bereich der Informatik mit einem Fokus auf Mikrobiomforschung tätig ist. Gemeinsam stellten sie sich die Frage, ob es möglich sei, Depressionen durch KI zu erkennen und ob ein Zusammenhang zwischen dem Darmmikrobiom und psychischen Erkrankungen besteht. Die Antwort auf beide Fragen war ein klares Ja, was zur Entwicklung dieser innovativen Software führte.

Das Programm von Selmani identifiziert ein Set von 30 bis 50 Mikroben, die am aussagekräftigsten zwischen depressiven und gesunden Individuen unterscheiden. Diese Entdeckung ist nicht nur technologisch, sondern auch biologisch von Interesse, da sie neue Forschungsansätze zur Untersuchung der kausalen Zusammenhänge zwischen Mikroben und Depressionen eröffnet.

In der Testphase wurde das System darauf trainiert, mikrobiomische Profile zu analysieren und eigenständig zu bestimmen, welche Profile auf Depressionen hinweisen. Diese Methode könnte die Diagnose von Depressionen erheblich verbessern, insbesondere in Regionen, in denen der Zugang zu psychiatrischer Versorgung eingeschränkt ist.

Die Software von Selmani könnte auch einen bedeutenden Einfluss auf die Forschung haben, indem sie neue Wege zur Untersuchung der Rolle des Mikrobioms bei psychischen Erkrankungen eröffnet. Dies könnte langfristig zu neuen therapeutischen Ansätzen führen, die auf der Modulation des Mikrobioms basieren.

Experten sehen in dieser Entwicklung einen wichtigen Schritt in der Integration von KI in die medizinische Diagnostik. Die hohe Genauigkeit des Programms könnte dazu beitragen, die Akzeptanz von KI-basierten Lösungen im Gesundheitswesen zu erhöhen und die Forschung in diesem Bereich weiter voranzutreiben.

Die Veröffentlichung der technischen Details in einem Artikel bei Springer Nature unterstreicht die wissenschaftliche Relevanz dieser Arbeit. Interessierte können dort mehr über die spezifischen Machine-Learning-Techniken erfahren, die zur Entwicklung dieser Software verwendet wurden.

Insgesamt zeigt die Arbeit von Hana Selmani, wie Künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, komplexe medizinische Herausforderungen zu bewältigen und neue Wege in der Diagnostik und Therapie zu eröffnen. Die Zukunft der medizinischen Diagnostik könnte durch solche innovativen Ansätze maßgeblich geprägt werden.

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