Studie der Uni Basel

Neues Analyseverfahren soll Gesundheits-Apps verbessern

Uhr

Dank maschinellem Lernen soll sich genauer vorhersagen lassen, ob eine Smartphone-basierte Intervention Erfolg haben wird. Die Erkenntnisse könnten dereinst Gesundheits-Apps ermöglichen, die stärker auf die Bedürfnisse einzelner Anwender abgestimmt sind und entsprechend besser funktionieren.

(Source: santiago silver / AdobeStock.com)
(Source: santiago silver / AdobeStock.com)

Gesundheits-Apps sind im Kommen. Wie die Universität Basel in einer Mitteilung schreibt, ersetzen sie in der Regel zwar keine ärztliche Behandlung, können diese aber unterstützen. Allerdings wirken die App-Interventionen nicht bei allen gleich, und auch bei einzelnen Anwendern ist die digitale Intervention nicht jedes Mal erfolgreich.

Die Universität Basel hat nun ein Verfahren vorgestellt, mit dem sich vorhersagen lässt, wann die Intervention einer Gesundheits-App erfolgreich sein wird. Für die Studie seien Daten von 324 Smartphone-basierten Interventionen zur Stimmungsregulation untersucht worden, wie es in der Mitteilung weiter heisst. "Dabei kam ein statistisches Verfahren des maschinellen Lernens zur Anwendung, eine spezifische Form der sogenannten 'Random-Forest'-Methode: Mit diesem Klassifikationsverfahren können grosse Datenmengen geordnet werden. Die Stärke der Methode liegt darin, dass die Forschenden dem System relevante Merkmale – wie zum Beispiel Müdigkeit oder Unruhe – zuteilen können. Der 'lernende Wald' kombiniert diese Merkmale vielfältig miteinander und erlaubt Vorhersagen, die der Komplexität im realen Leben besser entsprechen als traditionelle Vorhersagemethoden."

Von allgemeinen Gesundheits-Apps zur personalisierten Therapie

In der Untersuchung sei es in 6 von 10 Fällen nach der Smartphone-basierten Intervention zu keiner Verbesserung gekommen. Bei den maschinell als erfolgreich vorhergesagten Anwendungen sei lediglich in 3 von 10 Fällen keine Verbesserung aufgetreten. "Die Anzahl erfolgloser Nutzungen konnte also durch das Verfahren halbiert werden", fasst die Universität Basel zusammen. Die Studie liefere wichtige Hinweise, wie digitale Interventionen in Zukunft besser auf das Individuum zugeschnitten werden können, im Sinne einer personalisierten Therapie.

"Wenn eine App nur jedes zweite oder dritte Mal wirkt, verlieren die Menschen bald die Lust, und sie sehen wenig Sinn in ihrer Anwendung", kommentiert Studienleiter Gunther Meinlschmidt die Problematik. "Das neue Verfahren hat das Potenzial, dass Patienten Smartphone-basierte Interventionen längerfristig nutzen."

An der Studie beteiligten sich nebst der Uni Basel auch die Korea University, die Harvard Medical School, die International Psychoanalytic University Berlin sowie die RWTH Aachen. Die Studie wird im "Journal of Affective Disorders" vorgestellt.

Nicht selten stehen Gesundheits-Apps wegen Datenschutzbedenken in der Kritik. Wo Experten Handlungsbedarf sehen, lesen Sie hier.

Wie sich die Digitalisierung auf die Gesundheitsbranche auswirkt, lesen Sie in diesem Themendossier.

Webcode
DPF8_163193

Kommentare

« Mehr