06.03.2024
MoodCapture
Neue App erkennt Depression im Frühstadium
Autor: Wolfgang Kempkens, pte
Tumisu, pixabay.com
Die neue App "MoodCapture" des Dartmouth College erfasst die Stimmungslage von Nutzern einfach per Gesichtserkennung und erkennt klinische Anzeichen für eine Depression.
Die neue Smartphone-App "MoodCapture" von Forschern des Dartmouth College interpretiert Gesichtsausdrücke in Bezug auf entstehende Depressionen im Frühstadium. Die App erfasst dazu die Mimik und Umgebung einer Person mit der Frontkamera beim Entsperren per Gesichtserkennung regelmäßig. Die Software wertet die Bilder aus und erkennt klinische Anzeichen für eine Depression. In einer Studie mit 177 Personen hat die Anwendung frühe Symptome einer Depression mit 75-prozentiger Genauigkeit erkannt.
Unaufdringliche Methode
"Dies ist das erste Mal, dass Smartphone-Bilder zur Vorhersage von Depressionen verwendet werden. Es ist ein Werkzeug, das die Stimmung von Menschen in nicht aufdringlicher Weise vorhersagen kann. Die Leute benutzen schließlich die Gesichtserkennungs-Software regelmäßig, um ihre Telefone zu entsperren", so Entwickler Andrew Campbell. Er selbst kam kürzlich auf 800 Entsperrungen pro Woche. Die Detektion von Anzeichen einer Depression werden quasi nebenbei erfasst.
Für seine Studie hat Campbells Team über einen Zeitraum von 90 Tagen 125.000 Bilder von Teilnehmern aufgenommen. Die Probanden waren damit einverstanden, dass ihre Porträts über die Frontkamera ihres Telefons aufgenommen wurden, wussten aber nicht, wann dies geschah. Nach jeder Aufnahme mussten die Probanden über ihre Stimmung Auskunft geben, ob sie sich niedergeschlagen, deprimiert oder hoffnungslos gefühlt haben. Die hinter der Bildanalyse-Software arbeitende Künstliche Intelligenz (KI) verknüpfte den jeweiligen Gesichtsausdruck mit der zugehörigen Stimmung des Probanden. So lernte das Programm, die Mimik der Stimmung zuzuordnen, auch bei Menschen, mit deren Bild sie nicht trainiert wurde.
Aufschlussreicher Hintergrund
In die Analyse fließen auch Hintergrund und Umgebung der Porträts ein. Mit der Zeit identifiziert MoodCapture Bildmerkmale, die für den Nutzer spezifisch sind. Wenn beispielsweise jemand in einem schwach beleuchteten Raum immer wieder mit einem ausdruckslosen Gesichtsausdruck erfasst wird, kann das KI-Modell darauf schließen, dass diese Person unter einer beginnenden Depression leidet. Stellt die App fest, dass sich die Depression des Nutzers verschlimmert, schlägt sie Maßnahmen vor, wie Bewegung an der frischen Luft oder soziale Kontakte mit Familie und Freunden.
"Die Empfehlung, einen Psychiater aufzusuchen, erspart sich die App, wenn die Symptome noch nicht zu stark sind, denn das könne dazu führen, dass sich die Person in ihrer Situation noch schlechter fühlt und ihre Depression noch verstärkt wird", so Nicholas Jacobson, Assistenzprofessor für biomedizinische Datenwissenschaft und Psychiatrie. (pressetext.com)
Bad News
Game macht Fake News spielerisch erkennbar
Wissenschaftler der Universität Uppsala haben ihr Online-Spiel "Bad News" erfolgreich an 516 Schülern getestet. Es soll helfen, manipulative Techniken in Social-Media-Posts zu erkennen.
>>
Test-Framework
Testautomatisierung mit C# und Atata
Atata ist ein umfassendes C#-Framework für die Web-Testautomatisierung, das auf Selenium WebDriver basiert. Es verwendet das Fluent Page Object Pattern und verfügt über ein einzigartiges Protokollierungssystem sowie Trigger-Funktionalitäten.
>>
Salzbatterie
Neuer Super-Akku lädt in wenigen Sekunden
Eine neue Batterie des Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) lädt binnen Sekunden. Als Basismaterial kommt das auf der Erde in großen Mengen vorkommende Natrium zum Einsatz.
>>
Programmiersprache
Primärkonstruktoren in C# erleichtern den Code-Refactoring-Prozess
Zusammenfassen, was zusammen gehört: Dabei helfen die in C# 12 neu eingeführten Primärkonstruktoren, indem sie Code kürzer und klarer machen.
>>