Künstliche Intelligenz erkennt subtile Anzeichen von Depression

TOKIO / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie aus Japan zeigt, dass Künstliche Intelligenz subtile Veränderungen in den Gesichtsausdrücken von Menschen mit leichten depressiven Symptomen erkennen kann. Diese Entdeckung könnte neue Wege zur Früherkennung von Depressionen eröffnen, bevor schwerwiegendere Symptome auftreten.

In einer bahnbrechenden Studie haben Forscher der Waseda-Universität in Japan herausgefunden, dass Künstliche Intelligenz (KI) in der Lage ist, subtile Veränderungen in den Gesichtsausdrücken von Menschen mit leichten depressiven Symptomen zu erkennen. Diese Symptome sind oft nicht stark genug, um eine klinische Diagnose zu rechtfertigen, können jedoch ein Vorbote für die Entwicklung einer schwereren Depression sein.

Die Forscher nutzten ein KI-System, um spezifische Muskelbewegungen im Gesicht zu identifizieren, die mit milden depressiven Symptomen in Verbindung stehen. Diese Bewegungen beeinflussen auch, wie andere Menschen die Betroffenen wahrnehmen. Die Studie, die in der Fachzeitschrift Scientific Reports veröffentlicht wurde, bietet eine potenziell neue Methode zur Identifizierung von Personen, die ein Risiko für die Entwicklung einer klinischen Depression haben.

Ein zentrales Ziel der Studie war es, festzustellen, ob diese subtilen Hinweise von anderen Menschen wahrgenommen werden können und ob sie objektiv mit moderner Technologie messbar sind. Die Forscher berücksichtigten auch den kulturellen Kontext, da Studien gezeigt haben, dass Menschen in ostasiatischen Kulturen möglicherweise unterschiedliche Grundniveaus der Gesichtsausdrucksfähigkeit im Vergleich zu westlichen Bevölkerungen aufweisen.

Die Studie umfasste zwei Experimente mit japanischen Studenten. Im ersten Teil wurden die Gesichtsausdrücke der Teilnehmer analysiert, während im zweiten Teil die Wahrnehmung dieser Ausdrücke durch andere Studenten untersucht wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass Personen mit subklinischer Depression weniger positiv wahrgenommen wurden, obwohl sie nicht als steifer oder nervöser empfunden wurden. Dies deutet darauf hin, dass subklinische Depressionen mit einer verminderten positiven Ausdrucksfähigkeit verbunden sind.

Die Forscher verwendeten die OpenFace 2.0 Software, um die Gesichtsausdrücke objektiv zu analysieren. Diese Software identifizierte spezifische Muskelbewegungen, die bei Personen mit subklinischer Depression häufiger auftraten. Diese Bewegungen, wie das Anheben der inneren Augenbrauen oder das Öffnen des Mundes, korrelierten signifikant mit den Depressionswerten der Teilnehmer.

Obwohl die Studie einige Einschränkungen aufweist, wie die Verwendung eines Selbstberichtsfragebogens zur Messung der depressiven Symptome und die Fokussierung auf eine spezifische Bevölkerungsgruppe, eröffnet sie vielversprechende Möglichkeiten für die zukünftige Forschung. Die Kombination aus Videoanalyse und KI bietet eine nicht-invasive Methode zur Erkennung subtiler Anzeichen psychischer Belastung, die in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden könnte.

Eriko Sugimori, die die Studie leitete, schlägt vor, dass dieser Ansatz für frühe psychische Gesundheitsuntersuchungen in Schulen, Universitäten und am Arbeitsplatz angepasst werden könnte. Dies könnte in digitale Gesundheitsplattformen oder betriebliche Wellness-Programme integriert werden, um Personen zu identifizieren, die von frühzeitiger Unterstützung profitieren könnten.

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