DFG-ML-Psychotherapie

Unter Federführung von Prof. Dr. Bernhard Humm (FB I) vom Forschungszentrum für Angewandte Informatik (FZAI) wird in Kooperation mit der Vacay GmbH ein Machine-Learning-Algorithmus entwickelt, der mögliche Psychotherapie-Abbrüche selbstmordgefährdeter Patienten prognostizieren soll. Die Datenbasis besteht aus einer großen Anzahl von Fragebögen, die die Patienten mehrmals täglich ausfüllen. Der Algorithmus basiert auf einem neuronalen Netzwerk, dessen Qualität stark von diesen Trainingsdaten abhängt. Die Güte der Prognose wird mit Hilfe des F1-Maßes, bezogen auf das Merkmal "Therapie-Abbruch" bestimmt. Angestrebt wird ein Wert von etwa 0,7, da aus vorheriger Forschung bekannt ist, dass dies ein realistischer und erreichbarer Wert ist. Zur Studienplanung soll eine statistisch fundierte Fallzahlplanung erfolgen, um herauszufinden wie viele Patienten voraussichtlich mindestens benötigt werden, um den angestrebten F1-Wert zu erreichen. Hier spielen aber auch wirtschaftliche und ethische Aspekte eine Rolle. Eine sauber fundierte Fallzahl ist daher zwingend erforderlich, weil auch die Zustimmung einer Ethik-Kommission benötigt wird.

Es wurden durch Resampling der vorhandenen Patientendaten in verschiedenen Stichprobengrößen eine sehr große Anzahl von Netzen trainiert und deren F1-Werte berechnet. Mit diesen wurden verschiedene Funktionstypen für Lernkurven untersucht, indem ihre 95%-Konfidenzintervalle betrachtet wurden, um mit ihnen eine Mindestanzahl von Patienten für den angestrebten F1-Zielwert von 0,7 zu bestimmen. Dabei kamen auch verschiedene Sampling-Strategien zum Einsatz.

Projektleitung

Prof. Dr. Bernhard Humm (h_da, FB I und FZAI)

Ansprechpartner im DISO

• Prof. Dr. Antje Jahn
• Florian Junge

Kooperationspartner

Martin Schüller (Vacay GmbH)

Laufzeit

Juni 2018 bis Juli 2020

• Juni 2018: Erste Anfrage und Erstgespräch mit Tilman Deuschel und Stephan Gimbel
• November 2018: Vorstellung des Konzeptes in großer Runde beim DISO (damals: CCSOR) mit Hinweisen zur Verbesserung und Überarbeitung
• Februar 2020: Neue Kontaktaufnahme durch Prof. Dr. Humm zwecks methodischer Beratung zur Extrapolation von Lernkurven
• März 2020: Erneutes Treffen und Workshop mit Prof. Dr. Humm und seinem Projektpartner Martin Schüller; weitere Bearbeitung durch Florian Junge und Martin Schüller
• Juni 2020: Besprechung der Ergebnisse in einem Workshop; Besprechung der abschließenden Schritte
• Juli 2020: Abschlussdokument zur Aufnahme in entsprechendem DFG-Antrag; Aufnahme des DISO als Kooperationspartner für weitere Schritte des Projekts