Mental Health App: Eine App mit integrierter Diagnostik, Psychoedukation und Intervention
Dieses App-Projekt integriert bereits vorhandene Strukturen u.a. aus der RefuApp und symptomorientierten Psychoedukations-App Quarantastic um ein Gesamtsystem aus Diagnose, Psychoedukation und Intervention für Betroffene eines weiten Spektrums psychischer Störungen zu schaffen. Die App soll dabei unterstützen, individuellen Behandlungsbedarf zu erkennen, über professionell erstellte Diagnosen Aufklärung zu erhalten und sowohl beim Warten auf einen Therapieplatz als auch in und nach der Therapie mit evidenzbasierten Interventionen und Symptom-monitoring unterstützen.
Ansprechpartner
Beteiligte
M. Sc. Psych. Julia Ohse
Dipl. Bio. Jan Raacke
Externe Kollaborationen
Universität Regensburg
Refu-App: App zur gesundheitlichen Einschätzung und Weiterleitung von Flüchtlingen mit psychischen Beschwerden
Im Rahmen des Refu-App-Projekts wird ein adaptives System entwickelt, mit dessen Hilfe der Gesundheitszustand von geflüchteten Personen über Fragebögen festgestellt und analysiert werden kann. Im Bedarfsfall soll auf diese Weise zukünftig eine schnelle und effiziente Zuordnung von Hilfemaßnahmen ermöglicht werden.
Ansprechpartner
Beteiligte:
M. Sc. Psych. Julia Ohse
M. Sc. Psych. Nicolina Perić
Dipl. Bio. Jan Raacke
Externe Kollaborationen
Universität Regensburg
KI zur Depressionserkennung
Viele Menschen, die von einer depressiven Episode betroffen sind, sind undiagnostiziert. Die Gründe dafür sind vielfältig und reichen von den langen Wartelisten auf Psychotherapie bis hin zu den Symptomen der depressiven Episode selbst (Antriebs- und Hoffnungslosigkeit). Neue Technologien könnten hier Abhilfe schaffen, indem sie Diagnostik zugänglicher machen.
Das KI-D-Projekt zielt darauf ab, die Präzision Künstlicher Intelligenz (KI) zu testen, um depressive Symptome zu erkennen. Hierfür werden teilstrukturierte klinische Interviews mit Personen über 18 Jahren geführt. Die Interviews werden anonym über ein Online-Portal geführt.
Die Daten werden durch unsere Kooperationspartner an der Hochschule Reutlingen transkribiert und KI-Anwendungen (z.B. Deep Learning und Large Language Models) vorgelegt, die dann bestimmen sollen, ob die Personen depressive Symptome zeigen. Das Ziel ist es, die Spezifität und Sensitivität der KI-Anwendungen bei der Erkennung von depressiver Symptomatik zu testen und zu verbessern.
Zu diesem Zweck werden Personen ü. 18 Jahren gesucht, welche sich für ein Interview über depressive Symptomatik zur Verfügung stellen. Interessierte können hier ihre E-Mail-Adresse hinterlassen: https://umfragen.pfh.de/index.php/634674?lang=de
Ansprechpartner
Beteiligte:
M. Sc. Psych. Julia Ohse
Externe Kollaborationen
Hochschule Reutlingen
Dep-Track-App
Kern des Dep-Track-App-Projekts ist die Entwicklung einer App, die es Patient*innen mit einer Depression ermöglicht digital und im Alltag integriert Tagebuch über verschiedene relevante Stimmungszustände und Aktivitäten zu führen. Das langfristige Ziel ist es, diese App therapiebegleitend einsetzen zu können. Die auf diese Weise regelmäßig und strukturiert gesammelten Informationen können Aufschluss über mögliche Ansatzpunkte für psychotherapeutische Interventionen geben.
Ansprechpartner
Beteiligte
M. Sc. Psych. Thomas Borchert
M. Sc. Psych. Nicolina Perić
Dipl. Bio. Jan Raacke
Das Projekt NEOUp
E-health-gestützte längsschnittliche Erfassung von psychischen und somatischen Auffälligkeiten, Risiko- und Resilienzfaktoren von Frühgeborenen und individualisierte, interdisziplinäre und multimodale stepped-Care-Versorgung
Frühgeburtlichkeit mit einer Prävalenz von 8-10% aller Neugeborenen ist weltweit die wichtigste einzelne Ursache für eine Lebenszeit mit somatischen und psychischen Problemen. Somatische und psychische Auffälligkeiten zeigen dabei eine starke wechselseitige Assoziation, werden aber bis heute nicht standardisiert interdisziplinär erfasst und behandelt. Im geplanten Projekt sollen somatische, kognitive, emotionale, psychopathologische Auffälligkeiten und Umweltfaktoren über standardisierte Testungen und Apps im Längsschnitt bei betroffenen Kindern und deren Eltern erfasst werden. Die Diagnostik wird individualisiert und adaptiv gestaltet und bei Bedarf intensiviert, damit die Familien compliant sind, erreicht werden können und die Erfassung unter möglichst geringem Aufwand niederschwellig erfolgen kann. Zudem werden die Teilnehmer*innen individualisiert in einem stepped care-Ansatz präventiven Behandlungsansätzen zugeführt und es findet eine Vernetzung von Expert*innen unterschiedlicher Fachdisziplinen statt. Hierbei reichen die präventiven Maßnahmen je nach individuellem Bedarf von Beratungsangeboten bis hin zu intensiver Therapie (Somatik und Psyche). Um den Zugang niederschwellig zu gestalten, finden alle Beratungen und Besprechungen soweit möglich telegestützt statt, werden aber bei Bedarf durch Maßnahmen vor Ort ergänzt. Ziel ist, eine bestmögliche bedarfsgerechte Versorgung der Kinder und deren Familien.
Ansprechpartnerin
Beteiligte
Externe Kollaborationen
Universitätsklinikum Tübingen (Psychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie im Kindes- und Jugendalter, Neonatologie, Neuropädiatrie)
Internet-gestützte Psychotherapie von Kindern
In mehreren Projekten werden Kinder mit Zwangsstörungen mittels Telekonferenzen und Sensor-gestützten Verfahren zur Indikation von Blickverhalten und Stress psychotherapeutisch behandelt und der Ansatz wird evaluiert. Der Vorteil der telegestützten Behandlung liegt darin, dass Therapiemaßnahmen direkt da, wo Probleme auftreten, behandelt werden können. Die Familien haben zudem keine Anfahrtswege und können ort-unabhängig eine Behandlung von Expert*innen auf dem Gebiet erhalten. Über die Sensoren können wir zudem emotionale Zustände bei den Patienten besser detektieren und auch erfassen, ob diese bei Expositionen vermeiden, zum Beispiel wegschauen. Zudem untersuchen wir, auch störungsübergreifend, wie Patient*innen und Behandelnde digital-gestützte Therapiemethoden empfinden, wie diese wirken und wie man diese verbessern und gestalten kann.
Ansprechpartnerin
Beteiligte
M. Sc. Psych. Nicolina Perić
Externe Kollaborationen
Universität und Universitätsklinikum Tübingen und weitere nationale und internationale Partner
DigiPur: Digital-gestützte Reintegration von Kindern nach psychiatrischem Aufenthalt
Um die langfristige psychische und somatische Gesundheit von Kindern und deren Familien samt involvierten Lehrern nach psychiatrischem Aufenthalt der Kinder sicherzustellen, werden dringend multimodale, individualisierte Weiterbetreuungskonzepte benötigt, um ein Leben in Gesundheit sicherstellen zu können. Über Apps erfassten wir in Triaden (betroffene Kinder, Eltern, Lehrer) den Krankheitsverlauf vor, während und nach psychiatrischem Aufenthalt der Kinder, sowie Mechanismen, die hierbei eine Rolle spielen. Zudem erheben wir psychometrische Testergebnisse, nutzen Fragebögen und diagnostische Interviews. Zudem bieten wir tele-gestützte Interventionen durch therapeutische Expert*innen bei Bedarf nach dem Klinikaufenthalt an.
Ansprechpartnerin
Beteiligte
M. Sc. Psych. Nicolina Perić
Externe Kollaborationen
Universitätsklinikum Tübingen (Psychiatrie, Psychosomatik und Psychotherapie im Kindes- Und Jugendalter), Universität Tübingen (Schulpsychologie, Methodenzentrum).
GlycoRec: Interaktive Hilfe für Diabetiker
Ziel des vom BMBF geförderten Verbundprojekts GlycoRec war es, ein tele-medizinisches System zu entwickeln, welches eine erweiterbare, integrierte Infrastruktur aus Sensorik, Modellierung und Patienteninteraktion zur Verfügung stellt, die es erlaubt, Diabetespatient*innen individuell im Alltag zu unterstützen. Durch kontinuierliche Sammlung, Speicherung, Aufbereitung und Analyse physiologischer Daten und Umgebungsdaten werden individuelle Benutzermodelle und Kontextmodelle generiert, die es erlauben, sehr viel genauere Prognosen und individuelle Empfehlungen für die Patientin bzw. den Patienten zu entwickeln. GlycoRec stellt eine erweiterbare, integrierte Infrastruktur aus Sensorik, Modellierung und Patient*inneninteraktion zur Verfügung.
Ansprechpartner
Externe Kollaborationen
Deutsches Diabetes Zentrum
Emperra GmbH
L3S Research Center Hannover
Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden
Ausgewählte Publikationen: App-Entwicklung und -evaluation
Allgaier, K., Schmid, S., Hollmann, K., Reusch, P.A., Conzelmann, A., & Renner, T.J. (2020). Times are changing: digitalization in child and adolescent psychotherapy. European Child and Adolescent Psychiatry, 30(11), 1667-1670. doi: 10.1007/s00787-020-01610-8.
Conzelmann, A., Hollmann, K., Haigis, A., Lautenbacher, H., Bizu, V., App, R., Nickola, M., Wewetzer, G., Wewetzer, C., Ivarsson, T., Skokauskas, N., Wolters, L.H., Skarphedinsson, G., Weidle, B., de Haan, E., Torp, N.C., Compton, S.N., Calvo, R., Lera-Miguel, S., Alt, A., Hohnecker, C.S., Allgaier, K., & Renner, T.J. (2022). Internet-based psychotherapy in children with obsessive-compulsive disorder (OCD): Protocol of a randomised controlled trial. TRIALS (23), 164.
Dechant, M., Birk, M., Shiban, Y., Schnell, K., & Mandryk, R. (2021). How Avatar Customization Affects Fear in a Game-based Digital Exposure Task for Social Anxiety. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact., 5, 1-27.
Finkbeiner, M., Renner, T.J., Conzelmann, A., Dürrwächter, U., Kühnhausen, J., Schmid, J., Keleva, A., & Gawrilow, C (2022). E-Mental-Health aftercare for children and adolescents after inpatient psychiatric hospitalization: Study protocol of the randomized controlled DigiPuR-trial. Trials, 23, 713.
Hollmann, K., Allgaier, K., Hohnecker, C.S.,Lautenbacher, H., Bizu, V., Nickola, M., Wewetzer, G., Wewetzer, C., Ivarsson, T., Skokauskas, N., Wolters, L.H., Skarphedinsson, G., Weidle, B., de Haan, E., Torp, N.C., Compton, S.N., Calvo, R., Lera-Miguel, S., Haigis, A, Renner, T.J. & Conzelmann, A. (2021). Internet-based cognitive behavioral therapy in children and adolescents with obsessive compulsive disorder: a feasibility study. Journal of Neural Transmission, 128, 1445–1459.
Hollmann, K, Hohnecker, C.S., Alt, A.K., Kühnhausen, J., Haigis, A., Lautenbacher, H., Wörz, U., App, Renner, T.J., & Conzelmann, A. (2022). Internet-based Cognitive Behavioral Therapy in children and adolescents with obsessive compulsive disorder: a randomized controlled trail. Frontiers in Psychiatry. Sec. Anxiety and Stress Disorders, 13.
Mühlberger, A., Jekel, K., Probst, T., Schecklmann, M., Conzelmann, A., Andreatta, M., Rizzo, A.A., Pauli, P., Romanos, M. (2020) The Influence of Methylphenidate on Hyperactivity and Attention Deficits in ADHD: A Virtual Classroom Test. Journal of Attention Disorders, 24, 277-289. IF 3.779
Shiban, Y., Schelhorn, I., Jobst, V., Hörnlein, A., Puppe, F., Pauli, P., & Mühlberger, A. (2015). The appearance effect: Influences of virtual agent features on performance and motivation. Computers in Human Behavior, 49 (Supplement C), 5-11. doi: 10.1016/j.chb.2015.01.077
Weibelzahl, S., Heckmann, D., Herder, E., Müssig, K. & Schildt, J. (2015). Adaptive Recommendations for Patients with Diabetes. In: A. Cristea, J. Masthoff, A. Said & N. Tintarev. Extended Proceedings of the 23rd Conference on User Modeling, Adaptation, and Personalization (UMAP 2015), Dublin, Ireland, June 29 - July 3, 2015.
Weibelzahl, S., Herder, E., Rokicki, M., Heckmann, D., Müssig, K. & Schildt, J., (2015). Personalized Advice and Feedback for Diabetes Patients. In: Weisbecker, A., Burmester, M. & Schmidt, A. (Eds.), Mensch und Computer 2015 – Workshopband. Berlin: De Gruyter Oldenbourg. (pp. 305-312).