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20. März 2017 Digitale Unterstützung bei Depression

Im Laufe eines Jahres erkranken in Deutschland etwa 5,3 Millionen Menschen an einer behandlungsbedürftigen, unipolaren Depression, doch nur die wenigsten erhalten eine optimale Behandlung. Hinzu kommt, dass hilfesuchende Betroffene oft mit langen Wartezeiten beim Facharzt oder Psychologen konfrontiert sind. Mit dem neugestarteten, vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekt STEADY (Sensorbasiertes System zur Therapieunterstützung und Management von Depressionen) soll ein Beitrag zur Reduktion der Versorgungsdefizite durch Unterstützung des Krankheits- und Selbstmanagements geleistet werden.
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Federführend dafür sind Prof. Dr. Galina Ivanova vom Institut für Angewandte Informatik (InfAI) e.V. an der Universität Leipzig und Prof. Dr. Ulrich Hegerl von der Stiftung Deutsche Depressionshilfe. Ziel des Vorhabens STEADY ist es, über eine Langzeiterfassung von sensorbasierten Daten Zusammenhänge zwischen individuellen Datenmustern und Aspekten der depressiven Erkrankung zu erkennen und für ein personalisiertes Selbstmanagement nutzbar zu machen. Erfasst werden beispielsweise Biosensordaten wie Herzfrequenz, Blutdruck und Hautleitfähigkeit, die um Selbstratings ergänzt werden. Die Daten werden mittels Smartphone gesammelt, algorithmisch analysiert, in geeigneter Weise aufbereitet und dann an den Patienten zurückgespiegelt.

Depressionen gehören mittlerweile zu den häufigsten und hinsichtlich ihrer Schwere am meisten unterschätzten Erkrankungen. Leitsymptome sind unter anderem eine ausgeprägte Niedergeschlagenheit, Traurigkeit sowie Freud-, Antriebs-, und Interessenlosigkeit, die bis hin zu Selbsttötungsabsichten führen können. Obwohl so viele Menschen in unserer Gesellschaft von der seelischen Krankheit betroffen sind, bestehen noch große Defizite bei der therapeutischen Betreuung von Patienten.

Hier können aktuelle Entwicklungen aus dem Bereich der Informationstechnologie genutzt werden. So sind Smartphones aus dem Alltagsleben nicht mehr wegzudenken und auch die Palette an tragbaren Biosensoren, die sogenannten Wearables, wächst ständig. Im STEADY-System sollen Selbsteinschätzungen zu Stimmung und Befinden mit Biosensordaten wie Herzfrequenz, Blutdruck, Hautleitfähigkeit und Schlaf oder über das Smartphone erfasste Verhaltensparameter wie soziale Aktivität, Schlafgewohnheiten und Aktivitätslevel kombiniert werden. Ziel ist es, den Patienten genauer als über reine Selbstwahrnehmung auf Veränderungen seiner Symptomatik hinzuweisen. Indem für einzelne Patienten individuelle Datenmuster identifiziert werden, die für die jeweilige Person wichtige Informationen zum besseren Umgang mit ihrer Erkrankung liefern, kann eine wirklich personalisierte Medizin erreicht werden.

"Mit entsprechender didaktischer Aufbereitung können solche Langzeitdaten eine wertvolle, bisher kaum genutzte Informationsquelle zu Verhalten und Physiologie darstellen, die hinsichtlich Umfang und Präzision weit über das hinausgeht, was im Rahmen der üblichen medizinischen Untersuchung von Patienten erhoben werden kann. Dies gilt in besonderer Weise für psychische Erkrankungen wie Depression, zu denen keine klinisch verwertbaren Biomarker zur Verfügung stehen und krankheitsbedingt die Selbstauskunft vielen Fehlerquellen unterliegt", sagt Hegerl. "Im STEADY-System sollen die Patienten dabei zu jedem Zeitpunkt Eigner über die von ihnen erhobenen Daten bleiben, aber die Möglichkeit erhalten, diese selbstbestimmt mit Ihren Ärzten und Psychotherapeuten zu teilen, um damit die Effizienz der medizinisch-psychotherapeutischen Versorgung zu erhöhen", erklärt er weiter. Neben solchen Chancen sollen im Projekt auch die mit der digitalen Selbstvermessung verbundenen Risiken und Nachteile systematisch erfasst werden.

Das STEADY-Projekt wurde im November 2016 ins Leben gerufen. Neben dem Institut für Angewandte Informatik (InfAI) e.V. an der Universität Leipzig, der Stiftung Deutsche Depressionshilfe und dem Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig (Prof. Dr. Bogdan Franczyk) sind daran auch privatwirtschaftliche Projektpartner aus den Gebieten der Informatik und Medizin beteiligt. Bis Ende 2019 soll eine digitale Lösung erarbeitet werden, die depressiv veranlagten Personen ein besseres Selbstmanagement ihrer Erkrankung ermöglicht. Durch eine App auf ihrem Smartphone haben die Patienten jederzeit Zugriff auf ihre Bio-Parameter, die über Sensoren bei ihnen erfasst und weiter aufbereitet werden. Das Vorhaben hat ein Volumen von etwa 2,4 Millionen Euro und wird im Rahmen der BMBF-Förderung von Projekten zum Thema "Medizinische Lösungen für eine digitale Gesundheitsversorgung" gefördert. Das Projekt wird ab heute bei der CeBIT in Hannover (20. bis 24. März.2017, Halle 6, Stand B24) offiziell vorgestellt.
 

Universität Leipzig


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