KI App erkennt Depressionen anhand von Augenscan und Gesichtsausdrücken

Author

Christian
October 27, 2024

Foto Jakub Żerdzicki Unsplash

FacePsy: Ein Durchbruch in der mobilen Depressionserkennung

Forscher haben eine neuartige mobile App entwickelt, die revolutionieren könnte, wie wir Depressionen im Alltag erkennen und überwachen. Die App namens FacePsy nutzt hochentwickelte Gesichtserkennungstechnologie, um subtile Veränderungen in Gesichtsausdrücken und Kopfbewegungen zu analysieren – potenzielle Indikatoren für depressive Zustände.

Depressionen betreffen weltweit Millionen von Menschen, aber aktuelle Erkennungsmethoden beruhen oft auf Selbsteinschätzung oder klinischen Beobachtungen. FacePsy zielt darauf ab, eine objektivere, kontinuierliche und unauffälligere Möglichkeit zu bieten, depressive Episoden mithilfe der Frontkamera eines Smartphones zu identifizieren.

„Unser Ziel war es, ein System zu entwickeln, das passiv nach Anzeichen von Depressionen sucht, während Menschen ihren Alltag leben“, erklärt der leitende Forscher Dr. Rahul Islam vom Stevens Institute of Technology. „Durch die Analyse von Gesichtsverhalten wie Augenbewegungen, Lächeln und spezifischen Muskelaktivierungen können wir möglicherweise Veränderungen erkennen, die auf den Beginn oder die Verschlechterung depressiver Symptome hindeuten könnten.“

Die Forscher führten eine 4-wöchige Studie mit 25 Teilnehmern durch, um FacePsy unter realen Bedingungen zu testen. Die App sammelte Daten, wenn Benutzer ihre Telefone entsperrten oder bestimmte Trigger-Apps öffneten, wobei 10-sekündige Aufnahmen von Gesichtsdaten erfasst wurden.

Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören:

– Augenöffnung, Kopfhaltung, Lächelausdrücke und spezifische Gesichtsmuskelaktivierungen (Action Units 2, 6, 7, 12, 15 und 17) waren signifikante Indikatoren für depressive Episoden.
– Das System erreichte eine Genauigkeit von 81% bei der Erkennung depressiver Episoden unter Verwendung eines Hybridmodells, das allgemeine Muster mit individuellen Benutzerdaten kombiniert.
– FacePsy konnte die Schwere der Depression mit mäßiger Genauigkeit einschätzen und erreichte einen mittleren absoluten Fehler von 3,08 auf der PHQ-9-Skala.

Wichtig ist, dass FacePsy alle Daten auf dem Gerät verarbeitet und Rohbilder sofort nach der Extraktion der Schlüsselmerkmale verwirft, um potenzielle Datenschutzbedenken zu adressieren.

Obwohl vielversprechend, warnen die Forscher, dass umfangreichere Studien erforderlich sind, bevor FacePsy in klinischen Umgebungen eingesetzt werden könnte. Diese Technologie eröffnet jedoch spannende Möglichkeiten für die Früherkennung und kontinuierliche Überwachung psychischer Erkrankungen.

„Wir sehen FacePsy als ein Werkzeug, das traditionelle Bewertungen der psychischen Gesundheit ergänzen könnte“, sagt Dr. Islam. „Es könnte möglicherweise Einzelpersonen oder ihre Betreuer auf subtile Verhaltensänderungen aufmerksam machen, die weitere Aufmerksamkeit erfordern könnten.“

Mit dem Fortschritt mobiler Gesundheitstechnologien könnten Innovationen wie FacePsy eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der psychischen Gesundheitsergebnisse spielen, indem sie frühzeitige Interventionen und eine stärker personalisierte Versorgung ermöglichen.

Quelle

Original Research: Open access.
“FacePsy: An Open-Source Affective Mobile Sensing System – Analyzing Facial Behavior and Head Gesture for Depression Detection in Naturalistic Settings” by Sang Won Bae et al. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction