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Klinische Kollaborationen

Mit dem Ziel, unsere Forschung in die klinische Praxis umzusetzen, arbeiten wir mit vielen klinischen Partnern innerhalb und außerhalb der akademischen Welt zusammen.

Die bekanntesten internationalen klinischen Kooperationen bestehen mit unseren Forschungspartner*innen am Mount Sinai Hospital New York, der New York University (NYU) und dem Nara Institute of Science and Technology (NAIST, Japan). Mit dem Labor von Prof. Dr. Katharina Schultebrauck von der NYU integrieren wir das Datenspendentool Dona in eine Studie mit Traumapatienten, um die Auswirkungen sozialer Interaktionen besser zu verstehen. Mit Dr. Eugenia Alleva vom Mount Sinai führen wir derzeit eine Studie über Menstruationsschmerzen und Resilienz durch, in die wir den Digitalen Stresstest (DST) als wichtiges digitales Maß für Resilienz integrieren und das nonverbale Verhalten der Teilnehmer unter Stress analysieren werden. Professor Monica Peruscia Hernandez vom Cybernetics & Reality Engineering Labor am NAIST arbeitet mit uns an der Untersuchung kulturübergreifender Unterschiede im nonverbalen Verhalten während sozialer Interaktionen.

Unser Data Donation Tool (Dona) ist in fünf Sprachen verfügbar (Deutsch, Englisch, Ukrainisch, Armenisch und Russisch). Mit unseren Partnern von der Staatlichen Universität Yerevan, Armenien, planen wir, Messaging-Daten von Bevölkerungsgruppen zu sammeln, die Krieg und Vertreibung erlebt haben.

Auf nationaler Ebene arbeiten wir mit mehreren Partnern im Rahmen des Simulated Interaction Tasks (SIT) zusammen. Der SIT ist eine einfache und leicht zu bedienende Webanwendung zur Videoaufzeichnung von Teilnehmenden, die sich in einem standardisierten sozialen Interaktionsszenario befinden, was eine objektive Analyse des sozialen Interaktionsverhaltens ermöglicht.

In einer multizentrischen Studie unter der Leitung von Prof. Dr. Isabek Dziobek, die von Simon Kirsch an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg und von Dr. Muyu Lin an der Humboldt-Universität Berlin durchgeführt wurde, haben wir das SIT in eine Studie mit Patient*innen aus dem Autismus-Spektrum integriert. Mittels multimodaler und erklärbarer maschineller Lernanalyse versuchen wir, Unterschiede in Mimik, Blickverhalten, Stimme und Kopfbewegungen zwischen diesen Patient*innen und Menschen ohne eine solche Diagnose zu finden. (Paper: On Scalable and Interpretable Autism Detection from Social Interaction Behavior und Paper: Towards the automatic detection of social biomarkers in autism spectrum disorder: introducing the simulated interaction task (SIT)), um Kliniker*innen mit objektiven Indikatoren während des diagnostischen Prozesses zu unterstützen.

Über die Charakterisierung von Autismus-Spektrum-Störungen hinaus setzen unsere Partner*innen aus dem Labor von Prof. Dr. Isabel Dziobek an der Humboldt-Universität zu Berlin and Prof. Dr. Timo Brockmeyer an der Universität Münster das SIT in der psychotherapeutischen Standarddiagnostik ihrer Hochschulambulanzen ein. Auch approbierte Psychotherapeut*innen außerhalb des akademischen Bereichs wie Ralf Jostes unterstützen die Forschung mit dem SIT, indem sie es in ihr diagnostisches Standardverfahren integrieren. Dies ermöglicht uns, die sozialen Interaktionen von Patient*innen zu analysieren, bei denen verschiedene Erkrankungen wie Depressionen, ADHS und soziale Angststörungen diagnostiziert wurden und damit Algorithmen zur Unterscheidung des Sozialverhaltens bei verschiedenen psychischen Erkrankungen zu entwickeln.

Parallel dazu haben wir gemeinsam mit Prof. Dr. Julia Asbrand und Nadine Vietmeier von der Universität Jena und Prof. Dr. Isabel Dziobek und Dr. Simone Kirst von der Humboldt-Universität zu Berlin neue Versionen des SIT entwickelt. Wir validieren derzeit den „Kids-SIT“ und wollen ihn zur Ableitung digitaler Biomarker für soziale Angststörungen bei Kindern nutzen (Vorregistrierte Studie:  https://osf.io/tw9ne/).

Gemeinsam mit Prof. Dr. Timo Brockmeyer von der Universität Münster entwickeln wir das „ED-SIT“, das zur Analyse des sozialen Interaktionsverhaltens bei Patient*innen mit Essstörungen geeignet ist.

In Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Frank Neuner von der Psychotherapie-Ambulanz der Universität Bielefeld sowie Prof. Dr. Thomas Beblo von der Forschungsabteilung des Evangelischen Klinikums Bethel führen wir im Rahmen des Projekts „Inklusive erklärbare KI“ eine Studie zur Erhebung von Daten über soziale Signale des Verstehens durch. In dieser Studie werden den Teilnehmenden zwei Spiele erklärt, einmal in einer neutralen und einmal in einer stressigen Situation. Durch den Vergleich von Aufzeichnungen zwischen diesen Bedingungen und Teilnehmenden mit und ohne soziale Interaktionsbedingungen können wir die Auswirkungen von Stress und sozialen Interaktionsbedingungen auf Verstehenssignale untersuchen.

Der Idee transdiagnostischer Ansätze folgend, arbeiten wir mit der Forschungsgruppe von Prof. Dr. Michael Rapp von der Universität Potsdam im Phenotypic, Diagnostic and Clinical Domain Assessment Network (PDCAN) zusammen. Mit Hilfe von überwachtem und unüberwachtem maschinellem Lernen streben wir eine computergestützte Phänotypisierung von psychischen Störungen an.

Wenn Sie ein potenzieller klinischer Partner*in sind (Abteilung für klinische Psychologie, Krankenhaus, Psychiatrie, Ambulanz usw.) und sich für eines unserer Instrumente oder unsere Forschung im Allgemeinen interessieren, finden Sie weitere Informationen und Kooperationspakete auf den Seiten SIT, Dona und DST. Sie können sich auch gerne direkt per E-Mail mit uns in Verbindung setzen.

 

Forschungskollaborationen

Da unsere Forschung an der Schnittstelle zwischen Psychologie und Informatik angesiedelt ist, haben wir eine fruchtbare interdisziplinäre Zusammenarbeit mit mehreren psychologischen Instituten. Im Rahmen unserer Forschung zu Stress arbeiten wir eng mit dem Labor von Prof. Dr. Oliver Wolf an der Ruhr-Universität Bochum zusammen. Er unterstützt uns mit seiner Expertise bei der konzeptionellen Entwicklung des Digitalen Stresstests und bei der Planung von klinischen und Online-Studien.
Bei der Erhebung und Auswertung von stressbezogenen Videodaten kooperieren wir zudem mit dem Labor von Prof. Dr. Petra Wirtz an der Universität Konstanz, Prof. Dr. Gregor Domes an der Universität Trier und Ileana Schmalbach und Prof. Dr. Katja Petrowski von der Universität Mainz. Wenn auch Sie mit stressbezogenen Videodaten arbeiten oder Studien zur Stressinduktion durchführen wollen, finden Sie hier weitere Informationen zu unserer Stressforschung und ein DST Kooperationspaket.

Innerhalb unseres Fachgebiets Informatik arbeiten wir auch mit verschiedenen Partner*innen bei der Methodenentwicklung zusammen:

Mit Prof. Dr. Davide Mottin an der Universität Aarhus planen wir derzeit ein Projekt zu Graphennetzwerken im Kontext von Social Media Interaktionsdaten. An der Universität Bielefeld arbeiten wir mit Prof. Dr. Barbara Hammer an einem auf maschinellem Lernen basierenden Projekt zur Herzschlagerkennung. Für die nächste Stufe des SIT werden wir zusammen mit Prof. Dr. Stefan Kopp  (Universität Bielfeld) eine Version mit einem Avatar entwickeln.

Forschungszentren

Wir sind Teil mehrerer Forschungszentren:

Das CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) an der Universität Bielefeld ist ein Forschungszentrum, das sich der Entwicklung intelligenter Systeme widmet, die eine natürliche Mensch-Maschine-Interaktion ermöglichen. Es bringt Expert*innen aus verschiedenen Bereichen zusammen, um Technologien wie interaktive Roboter und KI zu entwickeln, die menschliches Verhalten verstehen.

Der TRR 318 ist ein überregionaler Sonderforschungsbereich an der Universität Bielefeld und der Universität Paderborn zum Thema „Constructing Explainability“. Sie erforschen, wie man KI-Entscheidungen für Nutzer*innen verständlicher machen kann. Durch die Untersuchung der Funktionsweise von Erklärungen will das Team KI-Systeme entwerfen, die es den Nutzer*innen ermöglichen, sich aktiv am Verständnis der KI-Entscheidungen zu beteiligen und so transparentere und benutzerfreundlichere Assistenzsysteme zu schaffen. Wir sind mit unserer Forschung über inklusive erklärbare KI  Teil des Netzwerks.

SAIL (SustAInable Life-cycle of Intelligent Socio-Technical Systems) ist eine interdisziplinäre und interinstitutionelle Zusammenarbeit von Universität Bielefeld, Universität Paderborn, Hochschule Bielefeld und Technischer Hochschule OWL. SAIL konzentriert sich auf den gesamten Lebenszyklus der KI und legt den Schwerpunkt auf eine nachhaltige, langfristige Entwicklung über die Erstausbildung hinaus. Das Projekt kombiniert KI-Forschung mit Erkenntnissen aus den Geistes- und Sozialwissenschaften und wendet seine Ergebnisse auf Industrie 4.0 und Intelligent Healthcare an. Unser Schwerpunkt im Rahmen der Zusammenarbeit ist die Verbesserung der Methode zur remote Herzfrequenzmessung.

Das CoAIJoint Research Center vereint Forschende aus Bielefeld, Bremen und Paderborn, um menschenzentrierte KI voranzutreiben. Durch die Kombination von Stärken in kognitiver Interaktion, Robotik und erklärbarer KI konzentriert sich das Zentrum auf die Entwicklung von KI-Systemen, die sinnvoll mit Menschen interagieren und selbstbewusstes Lernen unterstützen. 

Abgeschlossene Kooperationen

Wir sind allen Partner*innen, die in der Vergangenheit mit uns in verschiedenen Projekten zusammengearbeitet haben, für die Inspiration und Unterstützung sehr dankbar:

• Prof. Dr. med. Dr. Felix Balzer an der Charité-Berlin: im Rahmen der Entwicklung und Validierung des DST (Link to paper)
• Yannik Herterich and Dr. Astrid Carolus an der Universität Würzburg: im Rahmen der Analyse der Smartphone-basierten Stressbewältigung
• Dr. Aoife Byrne & Dr. Gareth Arnott an der Queen's University Belfast: im Zusammenhang mit der Analyse der Beziehung zwischen Hundehalter*innen und Hundestress (Link to paper)
• Die Gruppe von Prof. Dr. Christoph Lippert’s am Hasso-Plattner-Institut Postdam unterstützte uns mit seiner Expertise zu bildbasiertem maschinellem Lernen und digitaler Gesundheit