{"id":967,"date":"2023-04-13T09:25:19","date_gmt":"2023-04-13T09:25:19","guid":{"rendered":"https:\/\/daisy-projekt.eu\/?page_id=967"},"modified":"2023-09-29T14:01:16","modified_gmt":"2023-09-29T14:01:16","slug":"home-de","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wp.daisy-projekt.eu\/","title":{"rendered":"Home"},"content":{"rendered":"
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Hintergrund<\/h2>\r\n

Das heutige Gesundheitsversorgungssystem gewinnt stetig an Komplexit\u00e4t. Immer mehr medizinische Fachbereiche sind an der Diagnostik, den Behandlungen sowie der Nachsorge von Patienten*innen beteiligt und die Zahl der verf\u00fcgbaren Behandlungsm\u00f6glichkeiten nimmt rapide zu. Insbesondere bei psychischen Erkrankungen ist das Behandlungsangebot jedoch weiterhin unzureichend. Nicht nur w\u00e4hrend der Corona-Pandemie, sondern auch bereits in den Jahren zuvor, haben psychische Erkrankungen erheblich zugenommen. In Deutschland z\u00e4hlt die Depression hinsichtlich ihrer Auswirkungen zu den stark untersch\u00e4tzten psychischen Erkrankungen. So erkranken in Deutschland insgesamt 8,2% aller Erwachsenen im Laufe eines Jahres an einer unipolaren oder anhaltenden depressiven St\u00f6rung. Ber\u00fccksichtigt man nicht nur die direkten Diagnostik- und Behandlungskosten, sondern auch sekund\u00e4re Folgekosten (z. B. Produktivit\u00e4tsverluste aufgrund von Arbeitsunf\u00e4higkeit oder Fr\u00fchberentung), werden die j\u00e4hrlichen Gesamtkosten der Depression allein in Deutschland auf mindestens 22 Milliarden Euro gesch\u00e4tzt, wobei Produktivit\u00e4tsverluste hierbei den gr\u00f6\u00dften Anteil ausmachen. Daher ist die Behandlung von Depressionen nicht nur wichtig, um individuelles Leiden zu verringern, sondern auch um volkswirtschaftliche Sch\u00e4den abzuwenden. Hierzu m\u00fcssen neue, KI-basierte Wege gefunden werden, um die Behandlung f\u00fcr die Betroffenen effizienter zu gestalten und die enormen Gesundheitsausgaben zu reduzieren.<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

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Das Forschungsprojekt<\/h2>\r\n

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines interaktiven, pers\u00f6nlichen und ganzheitlichen Avatar-gest\u00fctzten Therapiesystems zum Selbstmanagement bei depressiven Erkrankungen. Das System bestehend aus einer mobilen in-situ Unterst\u00fctzung, in Kombination mit einer immersiven ex-situ Nachbearbeitung von selbst erlebten Alltagssituationen, zum besseren Umgang mit der Symptomatik. Dabei werden mobil aufgezeichnete Faktoren wie z.B. k\u00f6rperliche Merkmale aber auch Ort und Kontext der Situation erfasst, um Nutzern eine passende Unterst\u00fctzung innerhalb der erlebten Situation in Form einer digitalen Gesundheitsanwendung zu erm\u00f6glichen. Hierzu wird die KI-gest\u00fctzte Gesundheitsanwendung auf aus der Psychotherapie bew\u00e4hrte Therapieelemente zur\u00fcckgreifen und diese zusammen mit den Tages-aktuell erhobenen Kontextdaten personalisiert-aufbereitet zur Verf\u00fcgung stellen.<\/p>\r\nGef\u00f6rdert wird das Projekt durch ITEA, der Projekttr\u00e4ger des deutschen Teilprojektes ist das Deutsches Zentrum f\u00fcr Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR).\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

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Projektziel<\/h2>\r\n

Ziel dieses Projektes ist daher das Erforschen neuartiger, innovativer Therapiesysteme zur Verbesserung diagnostischer, interaktiver und individueller Ans\u00e4tze f\u00fcr Patienten*innen, die unter einer depressiven Erkrankung leiden. Dabei werden zwei Anwendungsf\u00e4lle verfolgt, die nachfolgend kurz vorgestellt werden:<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

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MULTIMODALES NEUROFEEDBACKSYSTEM<\/h4>\r\n

Ziel dieses ambulanten Therapieverfahrens ist es, neuronale Reaktionen auf standardisierte Testumgebungen \u00fcber ein multimodales Neurofeedbacksystem zu erfassen und den Patienten*innen dieses als Feedback zu pr\u00e4sentieren. Dadurch sollen selbstregulierende Mechanismen des Gehirns aktiviert werden, um dysfunktionalen neuronalen Aktivit\u00e4tsmustern entgegen zu wirken. Die Merkmalsextraktion aus den aufgenommenen Daten ist eine hochanspruchsvolle Aufgabe, die im Rahmen dieses Projekts mit der Entwicklung von innovativen KI-basierten Algorithmen realisiert werden soll. Zus\u00e4tzlich soll das EEGbasierte Neurofeedbacksystem um eine fNIRS erweitert werden, um zu pr\u00fcfen, ob die Fusion der Sensordaten der beiden Systeme zu einer verbesserten Signalqualit\u00e4t f\u00fcr das Neurofeedback f\u00fchrt. EEG basierte Ans\u00e4tze zeigen eine gute temporale Aufl\u00f6sung, w\u00e4hrend fNIRS basierte Ans\u00e4tze ihre Vorteile in der lokalen Aufl\u00f6sung haben. Eine Kombination der Systeme k\u00f6nnte zu einer verbesserten Gesamtaufl\u00f6sung f\u00fchren.<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

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VIRTUELLER THERAPIEASSISTENT<\/h4>\r\n

Ziel dieses Ansatzes ist eine kontinuierliche Unterst\u00fctzung der Patienten*innen im Alltag durch einen virtuellen Therapieassistenten. In Form einer digitalen Gesundheitsanwendung sammelt dieser Daten zum Erleben und Verhalten der Patienten*innen, wie z. B. Stimmungsparameter, Medikamenteneinnahmen, die Nutzung von Social Media, k\u00f6rperliche Aktivit\u00e4t, Vitalparameter oder Nutzungszeiten mobiler Endger\u00e4te. Durch die Anwendung von KI-basierten Verfahren sollen individuelle Verhaltens- und Stimmungsmuster erkannt und situationsad\u00e4quate Behandlungsma\u00dfnahmen abgeleitet werden. Durch die bessere und genauere Kenntnis \u00fcber den Zustand des Patienten werden so symptombasierte Neurofeedbackverfahren optimal genutzt und eingestellt werden k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus wird der Therapieassistent verschiedene \u2013 aus der klassischen Psychotherapie bew\u00e4hrte \u2013 Therapieelemente digital-aufbereitet und KI-assistiert zur Verf\u00fcgung stellen.<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

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Team<\/h2>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n
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Benjamin S. Storey<\/h4>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n
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Johannes\u00a0Spallek<\/h4>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n
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Rainer Feinen<\/h4>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n
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Prof. Dr. Alexandra Philipsen<\/h4>\r\n
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Prof. Dr.-Ing. Andreas Hein<\/h4>\r\n
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Dr.-Ing. Frerk M\u00fcller-von Aschwege<\/h4>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n
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M.Sc. Patrick Elfert<\/h4>\r\n
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Dr. rer. nat. Franziska Klein<\/h4>\r\n
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B.Sc. Julien R\u00e4ker<\/h4>\r\n
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Partners<\/h2>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n
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JETZT KONTAKT AUFNEHMEN<\/h2>\r\n

Wir beantworten gerne Ihre Fragen.<\/p>\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n

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