SCHWEIZ / LONDON (IT BOLTWISE) – DeepPsy bekommt 1,99 Millionen Franken für eine vierjährige, randomisierte Studie mit 500 depressiven Erkrankten. Im Fokus steht die Optimierung von Therapien anhand elektrophysiologischer Biomarker aus EEG- und EKG-Daten. Damit rückt eine datengetriebene KI-gestützte Anpassung psychotherapeutischer Schritte in Richtung klinischer Routine. Für Anwender und Entwickler wird zugleich klar, dass Automatisierung nur dann hilft, wenn Messdaten, Wirksamkeit und Verantwortung sauber zusammenpassen.

Die therapeutische Versorgung bei psychischen Belastungen steht seit Jahren unter Druck: Monatelange Wartezeiten auf einen Therapieplatz erhöhen die Hürde, rechtzeitig Hilfe zu bekommen. Vor diesem Hintergrund wird in der Forschung immer häufiger über digitale Therapeutika und automatisierte Gesprächs- bzw. Auswertesysteme diskutiert. Der aktuelle Schwerpunkt bei solchen Ansätzen liegt jedoch zunehmend weniger auf „Chat statt Termin“, sondern auf messbaren biologischen Signalen, die eine personalisierte Therapieplanung unterstützen sollen.
Genau hier setzt DeepPsy an: Das Schweizer Projekt erhält vom Schweizerischen Nationalfonds 1,99 Millionen Franken für eine vierjährige randomisierte Studie mit 500 depressiven Erkrankten. Ziel ist, Therapien anhand elektrophysiologischer Biomarker zu optimieren. Konkret sollen EEG- und EKG-Daten genutzt werden, um Muster zu identifizieren, die auf Verlauf und Ansprechen schließen lassen. Solche Biomarker-gestützten Verfahren sind für KI-Systeme besonders attraktiv, weil sie die Brücke zwischen „Modellvorhersage“ und klinischer Entscheidungsgrundlage schlagen: Statt nur Stimmungsprofile aus Texten abzuleiten, wird versucht, die biologischen Gegebenheiten der jeweiligen Patientengruppe datenbasiert zu fassen.
Parallel dazu bleibt das Thema automatisierte Gespräche ein Reibungspunkt. Der Soziologe Hartmut Rosa argumentiert, dass echte Resonanz einen Gegenüber mit eigener Stimme erfordere, während KI zwar antwortet, aber das Gespräch nicht „miterlebt“. Auch die Wissenschaftlerin Judith Simon warnt davor, Chatbots als Freund- oder Therapeutenersatz zu sehen: Längere Interaktionen würden potenziell vor allem der Bestätigung der Nutzerinnen und Nutzer und zugleich dem Sammeln von Daten dienen. In der Praxis bedeutet das für Produktteams eine harte Trennung: KI kann als Resonanzbrücke oder als strukturierendes Tool dienen, aber sie sollte nicht so gestaltet werden, dass sie eine echte therapeutische Beziehung ersetzt. Dazu gehört außerdem die Forderung nach unabhängigen Kontrollen mit Zugriff auf interne Daten sowie klaren Haftungsregeln für Hersteller.
Dass digitale Systeme in der psychischen Gesundheit bereits breit erprobt werden, zeigt die wachsende Zahl paralleler Vorhaben. An der FernUniversität in Hagen arbeiten Teams im Projekt DIAS an einem Erfassungsinstrument für Branchen wie die Logistik und werden dabei durch Drittmittel in Höhe von etwa 350.000 Euro aus dem FoGA-Programm des BMAS und der BAuA unterstützt. Daneben verfolgt das Regensburger Startup Brainjo einen anderen Ansatz: Es entwickelt eine digitale Therapieunterstützung mit VR-Brille, um Kindern mit ADHS eine spielerische Alltagsbegleitung zu bieten. Auch etablierte Anbieter sind schon länger im Markt vertreten; in Deutschland werden beispielsweise verschreibungsfähige Programme seit Jahren bereitgestellt. Für Entscheidende in Kliniken und Unternehmen ist diese Vielfalt wichtig, weil sie zeigt: Digitale Lösungen sind nicht automatisch „KI“, sondern reichen von strukturierten Programmen bis zu biomarkerbasierten Auswertungen und virtuellen Trainingsumgebungen.
Der Blick auf den Leistungs- und Vereinssport macht zudem deutlich, wie früh digitale Auswertung und KI-gestützte Analyse in den Alltag der Zielgruppen einziehen. Eine Kooperation zwischen dem Frankfurter Sozialunternehmen Tomoni und Eintracht Frankfurt schult Betreuende im Erkennen psychischer Nöte; bei einer dortigen Befragung von 90 Trainerinnen und Trainern gaben mehr als die Hälfte an, bereits mit psychischen Belastungen von Kindern und Jugendlichen konfrontiert gewesen zu sein. Ergänzend wird an technischen Erkennungsverfahren gearbeitet, etwa an einem KI-Sprachanalysesystem zur Erkennung von Gehirnerschütterungen an der Florida International University. Gleichzeitig bleiben Evaluationen aus dem Neurofeedback-Kontext gemischt: Studien an kleineren Gruppen lieferten teils punktuelle Effekte, Fachartikel aus 2018 und 2024 beschreiben aber moderate Resultate, die sich unter streng kontrollierten Bedingungen abschwächen. Genau daraus folgt für die nächsten Produktgenerationen eine klare Lehre: Digitale Möglichkeiten zur Unterstützung psychischer Gesundheit sind real, die Abgrenzung zur echten Therapie und die wissenschaftliche Kontrolle müssen jedoch mitwachsen.
Für Hersteller und Integratoren ist damit die Umsetzungsfrage zentral: Wie lassen sich Messdaten wie EEG und EKG so auswerten, dass sie robust genug sind, um Therapien tatsächlich besser zu steuern – und zwar in unterschiedlichen Settings, nicht nur im Labor? Die DeepPsy-Studie liefert dafür ein konkretes Zielbild: randomisierte Daten, klare Biomarker-Logik und ein Zeitraum von vier Jahren, der ausreichend Raum für methodische Nachjustierung lässt. Und für Anwenderorganisationen in Medizin, Sport und betrieblichem Kontext gilt: KI-Tools sollten nicht als Ersatz kommunizieren, sondern als Ergänzung, die Prozesse messbar unterstützt. Die Kombination aus biomarkerbasierter KI-Entwicklung und strikter Verantwortungs- und Kontrollarchitektur entscheidet am Ende darüber, ob digitale Ansätze Vertrauen aufbauen oder nur Interaktionen verlängern.
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