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ATHENE-Forschende entwickeln Roadmap für vertrauliche Diagnostik und Behandlung psychischer Krankheiten
Wie lassen sich KI-gestützte Werkzeuge im Bereich psychischer Erkrankungen entwickeln, die die Privatsphäre von Patientinnen und Patienten zuverlässig schützen? Mit dieser Frage beschäftigen sich ATHENE-Forschende gemeinsam mit Wissenschaftlern des Indian Institute of Technology (IIT) Delhi in ihrer neuesten Studie. Diese wurde jetzt in der renommierten Fachzeitschrift "Nature Computational Science" veröffentlicht. Die Forschenden zeigen darin: Künstliche Intelligenz kann auch im Bereich psychischer Gesundheit eingesetzt werden. Dabei muss die Privatsphäre nicht gefährdet werden.
Psychische Erkrankungen gehören weltweit zu den häufigsten Ursachen für gesundheitliche Einschränkungen, während gleichzeitig ein erheblicher Mangel an ausgebildeten Therapeutinnen und Therapeuten besteht. In frühen Stadien einer psychischen Erkrankung, in denen Interventionen am wirksamsten sind, könnte nun Künstliche Intelligenz die Diagnose und Behandlung deutlich verbessern.
Die in der Studie vorgeschlagene Roadmap basiert auf verschiedenen technischen Lösungsansätzen, darunter die Anonymisierung von Stimmen und Gesichtern, die Erzeugung synthetischer Daten sowie datenschutzorientiertes Training von Modellen.
Die Arbeiten entstanden im Rahmen des von Prof. Iryna Gurevych geleiteten ATHENE-Projekts "Privacy-Aware Domain-Adaptive Medical NLP (PADAM)" im ATHENE Forschungsbereich Secure Digital Transformation in Health Care (SeDiTraH).
In PADAM entwickeln Forschende datenschutzkonforme Workflows und Methoden für die automatische Transkription und De-Identifizierung von Audio-Aufnahmen psychiatrischer Patienteninterviews, wobei sowohl reale als auch simulierte und synthetische Daten untersucht werden. Ziel ist es, Forschenden im Bereich des klinischen Natural Language Processing (NLP) praktische Tools bereitzustellen, um trotz strenger Datenschutzanforderungen Sprachmodelle für den medizinischen Bereich trainieren und anwenden zu können.
Die Studie wurde von Prof. Iryna Gurevych und ihrem Mitarbeiter Aishik Mandal gemeinsam mit Prof. Tanmoy Chakraborty vom IIT Delhi erarbeitet.
Zur Originalpublikation in „Nature Computational Science“: https://www.nature.com/articles/s43588-025-00875-w.
Zum Bericht auf der Webseite der TU-Darmstadt
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