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TherapAI - Analyse des nonverbalen Emotionsausdrucks in der Psychotherapie mittels künstlicher Intelligenz

Informationen

Projektstart: 01.10.2022
Laufzeit: 36 Monate
Projekttr?ger: DFG
Projektverantwortung vor Ort: Prof. Dr. Elisabeth André
Beteiligte Wissenschaftliche Mitarbeitende: Dr. Tobias Baur
Webseite: DFG

?ber das Projekt

Hintergrund: Der Umgang mit Emotionen in der Psychotherapie ist von hoher Relevanz für Therapieergebnis und -prozess, insb. bei emotionalen St?rungen wie Depressionen. Studien zeigen, dass neben individuellen Emotionen von Patient:innen und Therapeut:innen auch deren emotionale Interaktion (z.B. emotionale Synchronie, ES) eine wichtige Rolle spielt. ES liefert relevante Informationen für den Therapieprozess, insb. bei Personen mit gest?rter Wahrnehmung und gest?rtem Ausdruck von Emotionen (z.B. bei Depressionen). Studien zu Emotionen und ES basieren jedoch h?ufig auf Selbstauskünften oder kleinen Stichproben, da manuelle Ratings zeitaufw?ndig sind. Eine Videoanalysesoftware mit künstlicher Intelligenz (KI) wie der Nonverbal Behavior Analyzer (NOVA) kann den Ratingprozess automatisieren, erleichtern und verbessern. Dadurch bietet NOVA neue Chancen zur Untersuchung von Emotionen und emotionalen Interaktionen in der Therapie. Ziel: Ziel ist, zu untersuchen, wie Emotionen und ES von Patient:innen und Therapeut:innen, automatisch erfasst von NOVA, mit Ergebnisvariablen, Symptomreduktion, Dropout, Ver?nderung von Sitzung zu Sitzung und Prozessvariablen (Bew?ltigungsstrategien, Therapiebeziehung, emotionale Beteiligung) in einer Stichprobe von Personen mit Depressionen (F32, F33, diagnostiziert mit SKID-5) zusammenh?ngen. NOVA wird auf Basis der Erkenntnisse aus der praktischen Anwendung an die klinischen Bedürfnisse angepasst. Benutzerfreundlichkeit und Verst?ndlichkeit der Funktionen sollen erweitert werden. Zur Replikation der Ergebnisse werden die Modelle frei zur Verfügung gestellt.Methode: Die Stichprobe besteht aus N = 200 Therapeut:innen und Patient:innen (ca. 1800 Videos á 50 Min.). NOVA wird trainiert, die Emotionen und ES von Patient:innen und Therapeut:innen in den Videos zu erkennen. Zu diesem Zweck kodieren geschulte Rater manuell Valenz und Arousal des Emotionsausdrucks in vier Sitzungen pro Dyade. Auf Basis der manuellen Ratings lernt NOVA, Emotionen in anderen Videos automatisch zu bewerten. Modelle werden in 70% (n = 140) der Daten trainiert und in 30% (n = 60) zehnmal getestet, um das beste Modell auszuw?hlen. Dann verwendet NOVA das finale Modell, um Emotionen in allen Videos der ersten zehn Sitzungen der 200 Dyaden automatisch zu erfassen. Anschlie?end wird ES berechnet. Die ca. 1800 Sitzungen (10% Missings berücksichtigt) werden verwendet, um zu testen, wie die durchschnittlichen Niveaus der Emotionen und ES mit Ergebnisvariablen, Dropout, Ver?nderung von Sitzung zu Sitzung und Prozessvariablen (Bew?ltigungsstrategien, Therapiebeziehung, emotionale Beteiligung) zusammenh?ngen, wobei mehrstufige lineare Modelle und logistische Regressionen verwendet werden.Diskussion: Wegen der Bedeutung von Emotionen für psychische St?rungen und Psychotherapie erweitert die hier entwickelte automatisierte Analyse von Emotionen die M?glichkeiten der Psychotherapieforschung bzgl. der Messung und Vorhersage von Therapieergebnissen und -prozessen.

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