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Gesellschaft|Psychologie Gesundheit|Medizin

Depressions-Warnung per Handy

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Vielleichtn hilft künftig eine App dabei, depressive Episoden zu erkennen. (thinkstock)
Es gibt Tage und Wochen, da fühlt man sich einfach mies und deprimiert. Aber ist das dann gleich eine Depression? Künftig könnte hier der Griff zum Smartphone helfen. Aber nicht, um jemanden anzurufen, sondern einfach nur, um einer App seine Sorgen zu erzählen. Der Clou dabei: Diese wertet nicht die Inhalte aus, sondern allein die akustischen Merkmale unserer Stimme. Denn wie US-Forscher herausgefunden haben, verändern sich Stimme und Sprechart auf charakteristische Weise, wenn jemand akut an einer Depression leidet.

Typisch für eine schwere Depression ist das Gefühl der Antrieblosigkeit – man hat zu nichts mehr Lust. Gleichzeitig fühlen sich viele Betroffene leer, unfähig, Emotionen zu empfinden oder an irgendetwas Anteil zu nehmen. Das Leben erscheint sinnlos, Hoffnungslosigkeit, Erschöpfung und Schlafstörungen verschlimmern die depressive Stimmung noch. Typischerweise aber bestehen diese Symptome nicht anhaltend, sondern treten als depressive Perioden auf. Deshalb bleibt das Leiden vor allem bei Jugendlichen oft zunächst unerkannt. Carol Espy-Wilson von der University of Maryland in College Park und ihre Kollegen forschen daher bereits seit einigen Jahren an Möglichkeiten, wie sich eine akute Depression besser erkennen lässt. Ihr Ansatz ist dabei allerdings eher ungewöhnlich: Er orientiert sich an der Stimme.

Charakteristische Sprachveränderungen

Für ihre Pilotstudie nutzen die Forscher Tonaufzeichnungen von 35  Patienten, die an einer chronischen Depression litten. Einmal pro Woche waren sie zur Therapie erschienen und hatten über ihr Befinden berichtet. Da sie nicht immer gerade in einer depressiven Periode waren, ging es ihnen mal halbwegs gut, mal schlecht. Espy-Wilson und ihre Kollegen ließen für ihre Auswertung den Inhalt der dabei gemachten Tonaufzeichnungen außen vor und analysierten nur die akustischen Merkmale der Stimme und Sprechweise der Patienten.

Dabei stießen die Forscher auf signifikante Zusammenhänge zwischen Stimmmerkmalen und Befinden: Wenn es den Patienten besonders schlecht ging, neigten sie dazu, langsamer und hauchiger zu sprechen, wie die Wissenschaftler berichten. Zudem waren auch zwei akustische Merkmale der Stimme verändert: Bei akut depressiven Personen häuften sich akustische Turbulenzen in Frequenz und Amplitudenvariation. Dadurch klingt die Stimme rauer und heiserer als sonst. Nach Einschätzung von Espy-Wilson und ihren Kollegen könnten diese Unterschiede klar genug sein, um von sogar von einer Software automatisch ausgewertet zu werden.

Bald Selbsttest per App?

Nach Ansicht der Forscher könnten diese stimmlichen Unterschiede dabei helfen, künftig depressive Episoden besser und früher zu erkennen. Sie planen bereits, ihre Studie mit einer größeren Probandengruppe zu wiederholen, um dann daraus ein allgemeines akustisches Profil der depressionstypischen Sprache zu erstellen. Eine Software in  Form einer Smartphone-App könnte dann vom Nutzer selbst gemachte Tonaufnahmen automatisch nach Anzeichen für eine akute Depression durchsuchen. Findet sie dabei die typischen Stimmmuster, meldet sie dies dem Nutzer und hilft ihm so dabei, seinen momentanen Zustand einzuschätzen. Gleichzeitig könnte dieses Feedback auch in der therapeutischen Behandlung hilfreich sein, weil Patient und Therapeut mehr Informationen über den Verlauf der Erkrankung bekommen, so die Forscher.

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Espy-Wilson hofft, mit Hilfe eine solchen App vor allem depressionsgefährdeten Jugendlichen besser helfen zu können. „In der Pubertät ist das Risiko für eine Depression besonders hoch. Wir müssen daher einen Weg finden, wie wir die Kinder in diesem Alter besser erreichen können“, so die Forscherin. Sie hofft, dass ein Depressionswarner in App-Form dabei helfen könnte, weil gerade Jugendliche eine hohe Affinität zu Handys und interaktiven Technologien haben. „Aber noch ist einiges zu tun, bis wir eine solche  App als nützliches Werkzeug haben.“

Quelle:

© wissenschaft.de – Nadja Podbregar
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