Motivation
Psychiatrische Störungen stellen eine echte Herausforderung für die globalen Gesundheitssysteme und die Gesellschaft dar. Für alle größeren psychiatrischen Störungen gibt es keinen objektiven diagnostischen Test; die Diagnose basiert einzig und allein auf beobachtetem Verhalten, einer Anamnese, die die berichteten Erfahrungen der Person und die Berichte anderer, mit der Person vertrauter Personen, z.B. Familienmitglieder, einschließt. Darüber hinaus basiert die klinische Überwachung von Patienten auf verhaltensbezogenen Beurteilungen durch einen medizinischen Experten, z.B. im Rahmen von ärztlichen Konsultationen, die meist in Form einer dialogähnlichen Interaktion erfolgen. Dies erfordert regelmäßige und ausführliche Treffen zwischen einem Patienten und einem qualifizierten Kliniker. Solche Treffen sind belastend, kaum skalierbar und daher kostspielig.
Ziele und Vorgehen
MePheSTO ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt, das eine wissenschaftlich fundierte, auf Methoden der künstlichen Intelligenz basierende Methodik zur Identifizierung und Klassifizierung objektiver und damit messbarer Merkmale psychiatrischer Störungen vorsieht. MePheSTO verfügt über ein solides Fundament von klinisch motivierten Szenarien und Anwendungsfällen, die gemeinsam mit klinischen Partnern synthetisiert werden. Eine Kernarbeit des Vorhabens ist die Erstellung eines multimodalen Datensatzes, der Sprach-, Video- und Biosensordaten aus sozialen Patienten-Klinik-Interaktionen umfasst und als Grundlage für die Herleitung der Methoden und Modelle dient. Zu den wichtigen Projektergebnissen gehören technische Werkzeuge und Organisationsmethoden für die Diagnoseunterstützung, Rückfallvorhersage, Therapieunterstützung und Verwaltung medizinischer Daten, die sowohl ELSI- (Ethical, Legal and Social Implications) als auch DSGVO-konform sind.
Innovationen und Perspektiven
MePheSTO ist ein gemeinsames Projekt des DFKI und INRIA. Es unterstützt die nationalen Anstrengungen zur deutsch-französischen Kooperation im Bereich Künstlicher Intelligenz.