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| Conference Presentation (Invited) | FZJ-2024-05613 |
2024
Abstract: SW-61-001 Stimmen der Veränderung: Akustische Biomarker in der Diagnostik von AD(H)S und emotionalen StörungenHintergrund:Akustische Parameter als digitale Biomarker gewinnen in der Diagnostik psychischer Störungenan Bedeutung. Im Bereich der (Differenzial)diagnostik könnte die Analyse akustischer Wertekünftig eine wertvolle Hilfestellung innerhalb der klinischen Entscheidungsfindung darstellen.Veränderungen in der Stimme könnten Hinweise auf das Vorliegen einer Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung (AD(H)S) sowie emotionaler Probleme geben.Methodik:Im Rahmen einer epidemiologischen Kohortenstudie sollen Daten von ca. 800 Kindern (7-18Jahre) analysiert werden. Dabei untersuchen wir Zusammenhänge zwischen Stimmparametern(Grundfrequenz, Lautstärke, Jitter, Phonationsdauer) und AD(H)S-Symptomen (DISYPS; SDQ)sowie emotionalen Problemen (SDQ). Die Daten wurden innerhalb der LIFE Child Studie an derUniklinik Leipzig erhoben. Wir berechnen mittels maschinellen Lernens prädiktive Modelle, dieeine Beurteilung einzelner stimmlicher Merkmale im Hinblick auf Gruppenunterschiede (klinischbelastet vs. gesund) und den Schweregrad der Symptomatik erlaubt.Ergebnisse:Im Vortrag stellen wir die Ergebnisse multivariater Statistik zu einem mehrdimensionalenZusammenhang zwischen Stimmparametern und AD(H)S-Symptomatik bzw. emotionalenProblemen dar.Diskussion:Die Resultate erlauben erste Hinweise auf die Relevanz akustischer Parameter als objektive Korrelate psychopathologischer Merkmale. Der innovative Einsatz von maschinellem Lernenermöglicht es, komplexe Muster zwischen Stimmverhalten und psychischen Störungen zuentschlüsseln.Schlussfolgerung:Die Analyse akustischer Parameter könnte eine wertvolle Ergänzung zur überwiegend subjektivenDiagnostik von AD(H)S und emotionalen Problemen darstellenDie Diagnostik in der Kinder- und Jugendpsychiatrie beruht mehrheitlich auf Verfahren wiedem psychopathologischen Befund oder testpsychologischen Untersuchungen, die in ihremCharakter in Teilen subjektiv sind und damit untersucherabhängige Schwankungen aufweisen.Vor diesem Hintergrund gab es in den letzten Dekaden intensive Bemühungen, um biologischeMarker zu identifizieren, die als Biomarker die Diagnostik und Behandlungsplanungunterstützen. Bisher konnten allerdings keine biologischen Marker identifiziert werden, die inder klinischen Routineversorgung eine Rolle spielen. In der jüngeren Forschung werdenAnsätze verfolgt, die überwiegend digital erfasste Signale erheben. Unter Einsatz statistischerMöglichkeiten des maschinellen Lernens stellt sich die Frage, ob u.a. in Kombinationverschiedener digital erfasster Signale eine individuelle Prädiktion möglich ist und damitperspektivisch sog. digitale Biomarker entwickelt werden können. In dem Symposium werdenaktuelle Ansätze zur Entwicklung digitaler Biomarker vorgestellt und diskutiert, die sich aufdie Analyse von Stimme, Mimik, Gestik, sowie online durchgeführte Screenings beziehen.Fr. Rachel Bamberger stellt Daten vor, die der Frage nachgehen, ob Muster stimmlicherParameter auf internalisierende bzw. exteralisierende Symptomatik bei Kindern undJugendlichen hinweisen. Prof. Dr. Peter Uhlhaas wird Ergebnisse aus einem umfangreichenOnline-Screening zur Früherkennung von Psychosen präsentieren. PD Dr. Radeloff wird ersteErgebnisse aus dem BMBF-geförderten IDEAS-Projekt vorstellen, in dem automatisierteMimik-, Gestik- und Sprachanalyse in einem Autismus-Screening bei Kindern entwickelt unduntersucht wird. Ein Schwerpunkt des Vortrages liegt auf Mimikanalysen in einemnaturalistischen Design (ADOS-Untersuchungen).Zusammenfassend deuten erste Ergebnisse darauf hin, dass sich über unterschiedliche digitaleMöglichkeiten der Datenerhebung und -verarbeitung untersucherunabhängige Markerentwickeln lassen könnten. Die Ansätze werden kritisch diskutiert und offeneForschungsfragen erörtert.
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