Kosova

Die Albanerin, die ein KI-Programm zur Depressions­erkennung entwickelte mit 99 % Genauigkeit

Hana Selmani gilt als aufstrebende Erfolgsgeschichte im Bereich der künstlichen Intelligenz. Kürzlich hat sie eine Software vorgestellt, die mithilfe von Machine Learning Depressionen entdeckt und das mit einer beachtlichen Trefferquote von 99 %.

Selmani, Absolventin in New York und am University of Abu Dhabi, erklärt den Hintergrund ihres Projekts so:
„Meine Mentorin, Professorin Mai Oudah, forscht im Bereich der Informatik mit Schwerpunkt auf der Mikrobiomforschung. Wir stellten uns zwei zentrale Fragen: Kann künstliche Intelligenz Depressionen erkennen? Und besteht ein Zusammenhang zwischen einem physischen Faktor  hier das Darmmikrobiom  und einer psychischen Erkrankung wie Depression? Nachdem beide Fragen klar mit ‚Ja‘ beantwortet waren, habe ich das Programm optimiert, um maximale Effizienz und Genauigkeit zu erreichen. Mit 99 % klassifizierter Fälle sind wir nahezu perfekt.“

Ihr Ziel war es, ein kostengünstiges, leicht zugängliches Tool zu schaffen. „Traditionelle psychiatrische Diagnosen können teuer und für viele Menschen unzugänglich sein. Daher brauchen wir eine Lösung wie diese“, so Selmani weiter.

Für die Studie nutzte sie Machine-Learning-Techniken, um aus markierten Daten also mikrobiomische Profile von Depressions, und gesunden Probanden, ein Vorhersagemodell zu trainieren. In der Test­phase entfernt das System die Labels und muss eigenständig bestimmen, welches Profil zu einer depressiven Person gehört und welches nicht.

„Unsere Software identifiziert ein Set von 30-50 Mikroben, die am aussagekräftigsten zwischen ‚Depression‘ und‚ gesund‘ unterscheiden. Dieses Ergebnis ist zudem biologisch interessant, denn die identifizierten Keime können in Folge­studien untersucht werden, um kausale Zusammen­hänge zwischen diesen Mikroben und Depressionen aufzudecken. Wer mehr technische Details nachlesen möchte, findet sie in unserem Artikel ‘Using Machine Learning for Depression Detection Based on Gut Microbiome’ bei Springer Nature“, so Selmani.