App für die Psychologie

App hilft, Therapieabbruch zu verhindern

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Therapieabbruch verhindern: Wie eine App bei Risikoprognose unterstützt, zeigt das Forschungsprojekt „DBT Benchmarking“ (Bild: Hochschule Darmstadt/Jens Steingässer)
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Informatik trifft Psychologie: Forscher und Absolventen entwickeln digitale Hilfsmittel für die Psychotherapie, um drohende Therapieabbrüche mittels Machine Learning vorauszusehen.

Überforderung, Verzweiflung, Selbsthass – für viele Menschen, die an einer Borderline- oder posttraumatischen Belastungsstörung leiden, gehören solche Gefühle zum Alltag. Auch wenn die Behandelnden großes Fingerspitzengefühl aufbringen, münden viele Therapien im Abbruch. Im Projekt „DBT-Benchmarking“ widmet sich eine von der Hochschule Darmstadt geleitete Forschungsgruppe dieser Problematik. Mit Methoden des Machine Learning und über das Digitalisieren von Abläufen wollen sie Patienten und Psychotherapeuten in der Dialektisch-Behavioralen Therapie (DBT) unterstützen.

App bestärkt Patienten Aspekte anzusprechen

Die gemeinsam entwickelte App erlaubt es Patienten, über ihr Smartphone Fragen zu ihrem aktuellen seelischen Zustand zu beantworten. Solche Abfragen sind fester Bestandteil der Dialektisch-Behavioralen Therapie. Sie helfen, den Therapieverlauf zu überwachen, zu analysieren und anzupassen.

Was die Patienten bislang in Papierfragebögen beantworten mussten, können sie nun am Smartphone erledigen. Zudem ermöglicht die App das Führen eines digitalen Tagebuchs. Anwender am Zentralinstitut für Seelische Gesundheit (ZI) Mannheim loben Funktionalität und Nutzerfreundlichkeit der App. Nach Aussage der Patienten verschafft die Anwendung einen besseren Überblick über die Therapie und bestärkt sie darin, bestimmte Aspekte in der Therapiesitzung anzusprechen. Die Ausfüllrate der digitalen Fragebögen liegt mit 80 bis 85 % deutlich höher als die auf Papier. Die Therapeuten erhalten detaillierte Auswertungen.

App speichert keine persönlichen Daten

Der lernende Algorithmus verarbeitet die Eingaben der Patienten, um Muster zu erkennen, die den Therapieabbrüchen zugrunde liegen. Das Ziel ist, in Zukunft eine Vorhersagegenauigkeit von 80 % zu erreichen. Über die Software-Architektur ist der Schutz der sensiblen Daten sichergestellt. Die App trennt die Patientennamen von den medizinischen Daten und speichert keine persönlichen Angaben. Trotzdem können sich Patienten und Therapeuten die Auswertung in der Therapiesitzung gemeinsam ansehen.

Spracherkennung wird entwickelt

Inzwischen nutzen auch die Klinik für Psychiatrie der Goethe-Universität in Frankfurt am Main sowie eine psychosomatische Klinik im kanadischen Vancouver die App. Die eigens programmierte Spracherkennung wird derzeit weiterentwickelt. Sie soll künftig an Parametern wie der Stimmhöhe im Vergleich zum Normalzustand oder der Wortfrequenz erkennen können, wie es der Patientin oder dem Patienten geht. Die App könnte damit für weitere Anwendungen in Kliniken und anderen Institutionen interessant sein.

https://h-da.de/

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