{"id":827819,"date":"2025-05-07T10:46:12","date_gmt":"2025-05-07T08:46:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.albinfo.ch\/?p=827819"},"modified":"2025-05-07T10:49:12","modified_gmt":"2025-05-07T08:49:12","slug":"die-albanerin-die-ein-ki-programm-zur-depressionserkennung-entwickelte-mit-99-genauigkeit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.albinfo.ch\/de\/die-albanerin-die-ein-ki-programm-zur-depressionserkennung-entwickelte-mit-99-genauigkeit\/","title":{"rendered":"Die Albanerin, die ein KI-Programm zur Depressions\u00aderkennung entwickelte mit 99 % Genauigkeit"},"content":{"rendered":"<p>Hana Selmani gilt als aufstrebende Erfolgsgeschichte im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz. K\u00fcrzlich hat sie eine Software vorgestellt, die mithilfe von Machine Learning Depressionen entdeckt und das mit einer beachtlichen Trefferquote von 99 %.<\/p>\n<p>Selmani, Absolventin in New York und am University of Abu Dhabi, erkl\u00e4rt den Hintergrund ihres Projekts so:<br \/>\n\u201eMeine Mentorin, Professorin Mai Oudah, forscht im Bereich der Informatik mit Schwerpunkt auf der Mikrobiomforschung. Wir stellten uns zwei zentrale Fragen: Kann k\u00fcnstliche Intelligenz Depressionen erkennen? Und besteht ein Zusammenhang zwischen einem physischen Faktor\u00a0 hier das Darmmikrobiom\u00a0 und einer psychischen Erkrankung wie Depression? Nachdem beide Fragen klar mit \u201aJa\u2018 beantwortet waren, habe ich das Programm optimiert, um maximale Effizienz und Genauigkeit zu erreichen. Mit 99 % klassifizierter F\u00e4lle sind wir nahezu perfekt.\u201c<\/p>\n<p>Ihr Ziel war es, ein kosteng\u00fcnstiges, leicht zug\u00e4ngliches Tool zu schaffen. \u201eTraditionelle psychiatrische Diagnosen k\u00f6nnen teuer und f\u00fcr viele Menschen unzug\u00e4nglich sein. Daher brauchen wir eine L\u00f6sung wie diese\u201c, so Selmani weiter.<\/p>\n<p>F\u00fcr die Studie nutzte sie Machine-Learning-Techniken, um aus markierten Daten also mikrobiomische Profile von Depressions, und gesunden Probanden, ein Vorhersagemodell zu trainieren. In der Test\u00adphase entfernt das System die Labels und muss eigenst\u00e4ndig bestimmen, welches Profil zu einer depressiven Person geh\u00f6rt und welches nicht.<\/p>\n<p>\u201eUnsere Software identifiziert ein Set von 30-50 Mikroben, die am aussagekr\u00e4ftigsten zwischen \u201aDepression\u2018 und\u201a gesund\u2018 unterscheiden. Dieses Ergebnis ist zudem biologisch interessant, denn die identifizierten Keime k\u00f6nnen in Folge\u00adstudien untersucht werden, um kausale Zusammen\u00adh\u00e4nge zwischen diesen Mikroben und Depressionen aufzudecken. Wer mehr technische Details nachlesen m\u00f6chte, findet sie in unserem Artikel \u2018Using Machine Learning for Depression Detection Based on Gut Microbiome\u2019 bei Springer Nature\u201c, so Selmani.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hana Selmani gilt als aufstrebende Erfolgsgeschichte im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz. K\u00fcrzlich hat sie eine Software vorgestellt, die mithilfe von Machine Learning Depressionen entdeckt und das mit einer beachtlichen Trefferquote von 99 %. 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