UKJ-Klinikmagazin 1/2021

FORSCHEN
Smarter Stresswächter am Handgelenk
Mit selbstlernender App Stresssituationen erkennen und ihnen entgegenwirken
„Pling! - Fühlen Sie sich im Moment unter Druck? – Wollen
Sie bei einigen Atemübungen entspannen?“, so könnte sich
die Cello-App bei Träger oder Nutzerin melden, wenn deren
Fitnesstracker oder Smartwatch auffällige Werte misst. Diese
modernen, am Körper getragenen „Wearables“ können Atemfrequenz
und Herzfunktion erfassen – wann diese auffällig
sind für ein erhöhtes Stresslevel des Nutzers und wie die
Trägerin am wirksamsten entspannen kann, das soll die Cello-
App wissen, und zwar ganz individuell, weil sie es von und mit
dem Nutzer gelernt hat.
Ein Team aus Ärzten, Psychologen, Informatikern und Anwendungsentwicklern
startet jetzt die Entwicklungsarbeit an
dem System, das Methoden des maschinellen Lernens nutzt.
„Zunächst werden wir aufwendige Studien zur Erfassung
von Stressfaktoren und zur Charakterisierung individueller
Stressunterschiede planen und durchführen, um in sehr
genauen Messungen die Trainingsdaten für den Algorithmus
zu erzeugen“, beschreibt Prof. Dr. Martin Walter das Vorgehen.
Der Direktor der Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie am
UKJ koordiniert das Projekt und leitet die Studien. Darin werden
neben detaillierten Interviews physiologische Parameter
wie Puls, Atemfrequenz, EKG und Hautwiderstand, Daten aus
EEG- und MRT-Messungen sowie genetische und hormonelle
Daten erfasst.
Diese genauen Stressmarker dienen als Referenzsystem für
die von den Fitnesstrackern gemessene Herzfrequenzvariabilität,
die die Fähigkeit beschreibt, die Herzfrequenz den
körperlichen und mentalen Anforderungen anzupassen.
„Diese Fähigkeit lässt nach, wenn das Stresslevel über längere
Zeit erhöht ist. Dem kann man zum Beispiel mit Biofeedback-
Training entgegenwirken und die Herzfrequenzvariabilität
steigern“, so Prof. Dr. Veronika Engert vom Institut für Psychosoziale
Medizin, Psychotherapie und Psychoonkologie am
UKJ. Sie wird im Projekt Studiendaten zur Wirksamkeit dieses
Trainings sammeln, an denen sich die App auch messen lassen
muss. Denn das System soll nicht nur personalisiert auf
das Stresslevel aufmerksam machen, sondern auch individualisierte
Empfehlungen geben.
Parallel zu diesen Studien entwickeln IT-Spezialisten der
Universität des Saarlandes, des Fraunhofer Instituts für Grafische
Datenverarbeitung in Rostock und der mHealth Pioneers
GmbH in Berlin den maschinellen Lernalgorithmus, die
Schnittstelle zum Fitnesstracker und die Software-Oberfläche
für die App, deren Rohversion dann mit den Studiendaten
trainiert wird. Dabei stellen die Einbindung der verschiedenen
Gerätestandards, die Berücksichtigung der verschiedensten
Alltagssituationen und der Datenschutz besondere Herausforderungen
dar.
Ist der Algorithmus justiert, folgen Feldstudien, in denen
Testnutzer handelsübliche Smartwatches tragen werden
und in den Dialog mit der App treten. Mit jeder Rückmeldung
des Nutzers lernt die Software ihn besser kennen, kann in
den richtigen Situationen warnen, immer bessere Prognosen
erstellen und passgenauere Hilfsangebote unterbreiten.
Anhand des Lernverhaltens der App und der Treffsicherheit
ihrer Warnungen und Vorschläge erfolgt dann iterativ die
Kalibrierung und Optimierung des Systems. Prof. Walter: „Mit
der Cello-App wollen wir ein einfaches und geräteunabhängiges
Tool zum personalisierten Stressmonitoring entwickeln.
Allein das Bewusstmachen stressauslösender Faktoren ist
ein Gewinn für die Nutzer. Die App soll mit Hilfe von künstlicher
Intelligenz und im Dienst der Gesundheit den Dialog
von Mensch und Maschine vermitteln.“ Das BMBF fördert die
Partner in Jena, Rostock, Berlin und Saarbrücken mit knapp
einer Million Euro.
Uta von der Gönna
Die geräteunabhängige und selbstlernende Cello-App soll personalisiert in
Stresssituationen warnen und Angebote zur Stressreduktion unterbreiten.
Foto: Uta von der Gönna
28 01 | 21