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Technology Review

Künstliche Intelligenz soll Diagnose und Behandlung von Depressionen treffsicherer machen

Gegen Depressionen können Verhaltenstherapien oder Medikamente helfen, aber die Krankheit ist noch nicht umfassend verstanden. Mehr Wissen und damit Hilfsmöglichkeiten für Betroffene sollen jetzt Maschinenlern-Verfahren bringen.

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Hinter der scheinbar eindeutigen Diagnose "Depression" können sich unterschiedliche Arten verbergen, und nicht jede Therapiemöglichkeit wirkt bei jedem Patienten. Besserung könnte in Zukunft der Einsatz von Techniken des Maschinenlernens bringen: Forscher versuchen, Künstliche Intelligenz spezifische Muster in Hirn-Scans finden zu lassen, die genauere Diagnosen ermöglichen. Das berichtet Technology Review online.

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Wie eine Anfang dieses Jahres veröffentlichte Studie in der Fachzeitschrift Psychiatric Research zeigt, lässt sich anhand von MRT-Scans bereits die Wahrscheinlichkeit dafür bestimmen, dass eine Person an einer schweren Depression leidet. Das Forscherteam hatte die feinen Unterschiede bei den Hirnbildern von Betroffenen und nicht Betroffenen untersucht. Anhand der Scans ließen sich dann beide Gruppen mit einer Trefferquote von rund 75 Prozent unterscheiden.

Vielleicht noch interessanter: Laut einem Bericht von Vox untersuchen Forscher am Weill Cornell Medical College auf ähnliche Weise unterschiedliche Arten von Depressionen. Sie ließen Algorithmen für Maschinenlernen Daten analysieren, die im Ruhezustand des jeweiligen Hirns gesammelt wurden. Auf dieser Grundlage konnten sie vier verschiedene Unterarten der Krankheit definieren, die sich durch unterschiedliche Mischungen von Ängstlichkeit und Mangel an Freude manifestieren.

Mehr dazu bei Technology Review online:

(sma)