Weltweit leiden rund 300 Millionen Menschen an Depressionen. Etwa 15 Prozent der Betroffenen unternehmen im Laufe ihres Lebens einen Suizidversuch. Früherkennung könnte viele dieser Fälle verhindern, doch bislang fehlen einfache und objektive Screening-Methoden. Eine neue Studie aus Brasilien zeigt nun einen vielversprechenden Ansatz: Machine-Learning-Modelle könnten anhand von WhatsApp-Sprachnachrichten erkennen, ob jemand an einer schweren Depression leidet.
Für die Untersuchung trainierten Forschende sieben verschiedene Algorithmen mit Audiodateien von 86 Teilnehmenden, etwa zur Hälfte mit diagnostizierter Depression. Die Modelle lernten, 68 akustische Merkmale zu analysieren, darunter Frequenzmuster und sogenannte MFCC-Werte, die Veränderungen im Stimmtrakt abbilden. Anschließend testete das Team die Systeme an 74 weiteren Personen, die entweder ihre vergangene Woche beschreiben oder von eins bis zehn zählen sollten.
Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede zwischen den Geschlechtern. Bei der Wochenbeschreibung erreichte das beste Modell bei Frauen eine Trefferquote von knapp 92 Prozent, bei Männern nur 75 Prozent. Die einfachere Zählaufgabe lieferte bei Männern immerhin 78 Prozent Genauigkeit. Die Forschenden vermuten, dass die Trainingsgruppe mit mehr Frauen die Modelle für weibliche Stimmen optimiert hat. Zudem könnten gesellschaftliche Normen dazu führen, dass Männer Emotionen weniger deutlich in ihrer Stimme ausdrücken.
Besonders aussagekräftig erwies sich der Marker MFCC-2, der niederfrequente Stimmkomponenten erfasst. Diese werden durch Atemkoordination und Feinmotorik der Sprechorgane beeinflusst, die bei Depressionen durch psychomotorische Verlangsamung beeinträchtigt sein können.
Die erreichte Genauigkeit liegt auf dem Niveau des PHQ-9, eines gängigen Screening-Fragebogens mit etwa 85 Prozent Treffsicherheit. Laut den Forschenden ist es die erste Studie, die klinisch validierte ML-Modelle auf WhatsApp-Sprachdaten anwendet. Die Methode könnte künftig als kostengünstiges Screening-Tool dienen, besonders in unterversorgten Regionen. Brasilien hat mit 5,8 Prozent die höchste Depressionsrate Lateinamerikas.
Allerdings wurde bisher nur brasilianisches Portugiesisch untersucht. Ob sich die Ergebnisse auf andere Sprachen übertragen lassen und wie Faktoren wie Medikamente oder Begleiterkrankungen die Erkennung beeinflussen, müssen weitere Studien klären.
via Digital Trends