KI-gestützte Gesichtsanalyse zur Erkennung von PTBS bei Kindern

TAMPA / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Diagnose von posttraumatischer Belastungsstörung (PTBS) bei Kindern stellt eine erhebliche Herausforderung dar, insbesondere aufgrund eingeschränkter Kommunikationsfähigkeiten und emotionaler Bewusstheit. Doch ein neues Forschungsprojekt der Universität von Südflorida nutzt Künstliche Intelligenz, um diese Lücke zu schließen.

Die Diagnose von PTBS bei Kindern ist oft durch die begrenzte Fähigkeit der jungen Patienten, ihre Gefühle zu kommunizieren, erschwert. Forscher der Universität von Südflorida haben nun eine KI-basierte Methode entwickelt, die durch die Analyse von Gesichtsausdrücken während Interviews hilft, PTBS zu erkennen. Diese Methode wahrt die Privatsphäre, indem sie keine Rohvideos verwendet, sondern nur nicht-identifizierende Gesichtsdaten wie Augenbewegungen und Mundbewegungen analysiert.

Die von Professorin Alison Salloum und Professor Shaun Canavan geleitete Studie zeigt, dass die Gesichtsausdrücke von Kindern während Sitzungen mit Therapeuten besonders aufschlussreich sind. Die Forscher fanden heraus, dass Kinder in diesen Sitzungen mehr emotionale Ausdrücke zeigen als in Gesprächen mit ihren Eltern. Dies steht im Einklang mit psychologischen Erkenntnissen, dass Kinder bei Therapeuten emotionaler sind, da sie möglicherweise vermeiden, ihren Eltern ihre Not zu zeigen.

Die von Canavan entwickelte Technologie entfernt alle identifizierenden Details und analysiert nur die Gesichtsdaten, einschließlich Kopfhaltung, Blickrichtung und Gesichtspunkte wie Augen und Mund. Diese Methode ist einzigartig, da sie keine Rohvideos verwendet und somit die Privatsphäre der Teilnehmer schützt. Die Forscher erstellten einen Datensatz aus 18 Sitzungen mit Kindern, die emotionale Erfahrungen teilten, und analysierten über 100 Minuten Video pro Kind.

Die Ergebnisse zeigen, dass bei Kindern mit PTBS deutliche Muster in den Gesichtsausdrücken erkennbar sind. Die Forscher hoffen, dass diese Technologie eines Tages Therapeuten in Echtzeit Feedback geben und den Fortschritt der Patienten überwachen kann, ohne dass wiederholte, potenziell belastende Interviews erforderlich sind.

Die Forscher planen, die Studie auszuweiten, um mögliche Verzerrungen durch Geschlecht, Kultur und Alter zu untersuchen, insbesondere bei Vorschulkindern, bei denen die verbale Kommunikation eingeschränkt ist. Die bisherigen Teilnehmer hatten komplexe klinische Bilder, einschließlich Begleiterkrankungen wie Depressionen, ADHS oder Angstzuständen, was die Genauigkeit des Systems in realen Fällen verspricht.

Wenn die Methode in größeren Studien validiert wird, könnte der Ansatz der Universität von Südflorida die Diagnose und Verfolgung von PTBS bei Kindern revolutionieren, indem alltägliche Werkzeuge wie Video und KI genutzt werden, um die psychische Gesundheitsversorgung in die Zukunft zu führen.

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