Während Emotion AI in vielen Branchen, von Bildung über Marketing bis hin zu Gaming, als bahnbrechend gilt, sind Experten der Meinung, dass das Gesundheitswesen der Bereich ist, den diese Technologie letztlich revolutionieren wird.
Was kann KI Emotionserkennung für Patienten und medizinische Fachkräfte tun? Eine Menge. Von der Beurteilung der psychischen Gesundheit bis hin zum Management chronischer Krankheiten, der Patientenüberwachung und mehr: KI-Algorithmen können das Leben von Gesundheitspersonal erleichtern und den Patienten einen zusätzlichen Mehrwert bieten.
Emotion AI, oft auch als affektive KI oder affektives Computing bezeichnet, ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, bei dem Maschinen darauf trainiert werden, menschliche Emotionen zu erfassen, zu interpretieren und darauf zu reagieren.
Es gibt drei Haupttypen von Emotion AI:
- textbasierte Emotion AI,
- sprachbasierte Emotion AI und
- video- und multimodale Emotion AI.
Textbasierte Emotion AI bewertet geschriebene Texte, um Emotionen zu erkennen. Sie kann beispielsweise eingesetzt werden, um Emotionen in Texten wie Kundenbewertungen oder Feedback zu analysieren.
Sprachbasierte Emotion AI berücksichtigt Nuancen der menschlichen Sprache, wie Tonfall, Stimmlage, Geschwindigkeit und längere Pausen, um festzustellen, ob die geäußerten Gefühle positiv oder negativ sind.
Video- und multimodale Emotion AI wird eingesetzt, um Körpersprache und Gesichtsausdrücke zu verarbeiten.
Diese Fähigkeit der KI, menschliche Emotionen zu verstehen, wird in verschiedenen Bereichen genutzt, von der Optimierung von Verkaufsstrategien bis hin zur Verbesserung der Immersion und des Engagements der Spieler in Videospielen.
Dennoch ist der Gesundheitssektor einer der größten Nutznießer der Implementierung von Emotion AI.
Im Jahr 2021 führte der Gesundheits- und Life-Sciences-Sektor den globalen Markt für Emotionserkennung und -erkennung in Bezug auf den Umsatz an.
Quelle: Grand View Research
Technologien hinter Emotion AI
Um menschliche Emotionen und Stimmungen zu erfassen und darauf zu reagieren, stützt sich KI auf eine Reihe fortschrittlicher Technologien. Zu den wichtigsten Technologien gehören:
1. Maschinelles Lernen (ML)
Grundlegende Emotionen, die auf körperlichen Reaktionen wie Freude, Wut oder Traurigkeit basieren, werden von Maschinen recht schnell erkannt. Allerdings können Emotionen auch hierarchisch sein und viele Kategorien umfassen – im Gegensatz zu nur negativen oder positiven Gefühlen. Einige Emotionen, wie Sarkasmus, sind für Maschinen extrem komplex zu verstehen.
ML-Algorithmen müssen auf umfangreichen Datensätzen menschlicher Gefühlsausdrücke trainiert werden, um Muster zu erkennen und emotionale Zustände vorherzusagen. Mit der Zeit werden diese Algorithmen durch den Umgang mit mehr Daten immer genauer und effektiver.
2. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Durch die Verarbeitung gesprochener und geschriebener menschlicher Sprache kann die KI den emotionalen Kontext und die Stimmung hinter dem Text interpretieren und verstehen.
3. Computervision und Gesichtsausdruckserkennung
Diese Technologien können Veränderungen in Mimik und Körpersprache erkennen und diese mit einem emotionalen Zustand in Verbindung bringen.
4. Verarbeitung physiologischer Signale
Sensoren können physiologische Signale wie Hauttemperatur, Herzfrequenz, Atmung, Gehirnaktivität usw. messen. Diese Daten bieten einen zusätzlichen Kontext und verbessern die Genauigkeit der KI bei der Beurteilung des emotionalen Status.
Das kann KI Emotionserkennung tun, um uns zu einer personalisierten Gesundheitsversorgung zu verhelfen
KI-basierte, emotionsverfolgende Software fördert einen effektiveren, mitfühlenderen und personalisierten Ansatz in der Patientenversorgung. Hier sind einige Beispiele dafür, wie affektive KI das Gesundheitswesen verbessert:
1. Sicherstellung einer personalisierten Behandlungsplanung
Die Grundlage der personalisierten Gesundheitsversorgung ist die Erstellung maßgeschneiderter Behandlungsprotokolle, die auf individuellen Gesundheitsfaktoren und Bedürfnissen basieren.
Emotionserkennungs-KI-Systeme können physiologische Signale, Gesprächsdaten, schriftliche Umfragen und biosoziale Metriken analysieren, um ein ganzheitliches Bild der Patienten zu gewinnen und personalisierte, empathische und effektivere Behandlungsstrategien anzubieten.
2. Rund-um-die-Uhr Unterstützung und Überwachung der psychischen Gesundheit
Psychische Erkrankungen, insbesondere Angst und Depression, nehmen weltweit zu. Das Fehlen von Echtzeit-Interventionen und objektiven Messungen führt letztlich zu einer erheblichen Verschlechterung der Krankheit und einem Anstieg von psychischen Krisen.
Emotionserkennende Wearables könnten die Lösung für Patienten mit depressiven und Angststörungen sein. Die Technologie ermöglicht eine kontinuierliche, passive und hochpräzise Überwachung der elektrodermalen Aktivität (EDA), der Hauttemperatur, der Herzfrequenzvariabilität (HRV) und mehr, um den genauesten und verlässlichsten Einblick in den psychischen Gesundheitszustand des Nutzers zu bieten.
Im Gegensatz zu selbstberichteten Daten liefern emotionserkennende Wearables einen objektiven und umfassenden Überblick über den Gesundheitszustand des Patienten.
Die Geräte ermöglichen es Ärzten und Pflegekräften, psychische Gesundheitspatterns zu verfolgen und die optimalen Zeiten und Methoden für die Kommunikation mit den betreuten Personen zu ermitteln.
Eine von Experten begutachtete Studie, die in Frontiers in Digital Health veröffentlicht wurde, bestätigte, dass die Fernüberwachung von Patienten mithilfe emotionssensing Wearables, kombiniert mit digitalen Interventionen und Coaching, eine kontinuierliche Unterstützung der psychischen Gesundheit bietet und die Symptome von Angst und Depression erheblich reduziert.
Das erwartete Wachstum des globalen Marktes für medizinische Wearable-Geräte
Quelle: Market.us
3. Erhöht die diagnostische Genauigkeit bei Telemedizin-Besuchen
Der Druck, immer mehr Patienten und immense Datenmengen zu bewältigen, macht es selbst den besten Ärzten nahezu unmöglich, den Gesundheitszustand der Patienten auf dem gewünschten Niveau zu beurteilen.
Überlastete Ärzte können frühe Anzeichen gefährlicher Erkrankungen übersehen, wodurch Patienten ohne Hilfe bleiben.
Die Fähigkeit der affektiven KI, Emotionen durch die Analyse von Mikroausdrücken zu erkennen, die für das menschliche Auge zu schnell und subtil sind, kann die genaue Diagnose bestimmter psychischer Gesundheitszustände während virtueller Konsultationen verbessern.
4. Verbessert die Pflege von Senioren
Soziale Interaktion ist entscheidend, um soziale Isolation zu bekämpfen und das psychische Wohlbefinden älterer Menschen zu fördern.
KI-gesteuerte Begleitroboter können natürliche Gespräche führen, Spiele spielen und sogar in der Erinnerungs-Therapie helfen, emotionalen Beistand leisten und kognitive Stimulation bieten.
Diese Roboter überwachen auch Vitalzeichen, erkennen Veränderungen in Stimmung oder Verhalten und benachrichtigen Pflegekräfte bei potenziellen Problemen.
Es ist daher nicht verwunderlich, dass empathische Roboter, die anhand von Gesichtsausdrücken und Sprachstil erkennen, was eine Person braucht – wie zum Beispiel der Buddy-Roboter – zunehmend in Haushalten und Pflegeeinrichtungen für ältere Menschen verbreitet sind.
5. Verbessert die Schwangerschaftsbetreuung
Fachleute und Forscher beginnen nun, über die potenzielle Anwendung von Emotion AI in der Schwangerschaftsbetreuung nachzudenken.
Es gibt umfangreiche Belege dafür, dass Stress, Angst und Depressionen während der Schwangerschaft und in den Monaten nach der Geburt Risikofaktoren für nachteilige Folgen für Mütter und Kinder sind.
Emotionserkennungstechnologie könnte eingesetzt werden, um den psychischen Zustand von Frauen während der Schwangerschaft, der Geburt und der Nachgeburtszeit zu beurteilen und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um ihnen bei psychischen Problemen zu helfen.
6. Hilft Menschen mit neurodiversen Erkrankungen
KI-gestützte Emotionserkennungstools, wie sie von Wissenschaftlern der University of Scotland (UWS) entwickelt wurden, können für Menschen mit neurodiversen Erkrankungen, einschließlich Autismus, revolutionär sein.
Solche Geräte können emotionsbezogene Signale aus Gehirn- und Gesichtsanalysen genau erfassen, um den emotionalen Zustand von Autisten zu interpretieren, die oft Schwierigkeiten mit sozialen Interaktionen und emotionalem Ausdruck haben.
Herausforderungen und Grenzen der Emotion AI
1. Datenqualität und Datenschutz
Die Qualität und Verfügbarkeit von Daten sind entscheidend für die künstliche Intelligenz, da sie sich direkt auf die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen auswirken.
Allerdings sind Gesundheitsdaten oft über mehrere Datenbanken und Systeme hinweg fragmentiert. Darüber hinaus können Patientendaten inkonsistent sein, wobei die Aufzeichnungen Ungenauigkeiten oder Auslassungen enthalten, wie z. B. Fehler in den Diagnosen oder der medizinischen Vorgeschichte der Patienten. Die Verwendung fehlerhafter KI-Trainingsdaten kann zu ungerechten Ergebnissen führen.
Datenschutzbedenken im Zusammenhang mit der Erfassung und Verwendung persönlicher Gesundheitsdaten müssen mit starken Sicherheitsmaßnahmen und transparenten Zustimmungsprozessen angegangen werden.
2. Regulierung und Governance
Während die Rolle der KI in der klinischen Entscheidungsfindung immer prominenter wird, benötigen Patienten zunehmend Schutz vor Fehldiagnosen und der Beseitigung von Vorurteilen, die in Algorithmen eingebaut sind.
Dennoch befindet sich die Regulierung von Gesundheits-KI — einem völlig neuen und dynamischen Feld — noch in den frühen Phasen.
Unternehmen, die im Gesundheitssektor innovieren und KI nutzen möchten, werden wahrscheinlich durch regulatorische Lücken und Unsicherheiten navigieren müssen.
3. Mangelnde Transparenz
Viele Menschen betrachten KI-Systeme als „schwarze Kästen“, da es schwierig ist, nachzuvollziehen, wie sie zu ihren Entscheidungen und Vorhersagen gekommen sind.
Dieser Mangel an Transparenz kann zu einem ernsthaften Hindernis für die Einführung von KI-gestützten Werkzeugen in sensiblen Szenarien werden, in denen menschliche Leben auf dem Spiel stehen.
Es besteht die Notwendigkeit, KI-Systeme zu entwickeln, die medizinischen Fachkräften helfen können, informierte Entscheidungen zu treffen, indem sie deren Wissen mit begründeten und verständlichen Vorschlägen ergänzen.
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Das Elinext-Team hat an der Entwicklung einer Weblösung für Administratoren und Forschungsassistenten in Kliniken mit Patienten, die an Schizophrenie leiden, mitgewirkt. Die Lösung umfasste eine mobile App für Patienten, die Daten sammelte, die die klinischen Forscher später analysieren würden.
Die mobile Lösung wurde vom internen Team des Kunden entwickelt, während das Elinext-Team mit dem Aufbau der mobilen API beauftragt wurde, die das Teilen von:
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- Bibliothek
- Zielen der Patienten
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Unsere Experten haben ihre Aufgabe erfolgreich gemeistert. Gemeinsam mit dem internen Team des Kunden haben wir ein digitales Produkt mit sozialer Wirkung geschaffen, das das Leben von Menschen mit Schizophrenie und deren Betreuern vereinfacht.
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