MA Abschlussvortrag, Johannes Ziegler, Ort: Online, Datum: 18.01.2022, Zeit: 16:00 Uhr

Mit zunehmender Bedeutung von Internet und Smartphones entwickelten sich in der Psychotherapie neue, vielversprechende Behandlungsansätze, die Probleme der klassischen Face-2-Face Therapie lösen. Durch Internet- and Mobile-based Interventions (IMIs) können kosteneffektive, flächendeckende und anonyme therapeutische Behandlungen über das Internet bereitgestellt werden. Eine fortgeschrittene Art von IMIs sind Just-In-Time Adaptive Interventions (JITAIs). JITAIs nutzen Sensoren in Smartphones, um die Umgebung und das Verhalten der Patient:innen im Alltag zu analysieren. Aus diesen Informationen ermitteln sie den Kontext und stellen ihnen Interventionen zum richtigen Zeitpunkt und mit den richtigen Inhalten zur Verfügung. Folglich personalisieren JITAIs die Behandlung, unterstützen Patient: innen im Alltag und erkennen kritische Situationen. Im Fokus dieser Masterarbeit steht die konzeptuelle und technische Umsetzung von JITAIs in E-Health Plattformen. Es wird eine mehrstufige Architektur vorgestellt, die verschiedene Datenströme modular erhebt und analysiert. Hierbei handelt es sich um Daten von Smartphone-Sensoren, Ecological Momentary Assessments und externen Geräten sowie um In-App Metadaten. Der Datenfluss kann einen Trigger auslösen, der Patient:innen eine Intervention vorschlägt. Es werden Visualisierungstechniken dieser Datenströme dargestellt sowie ein kontextsensitives Empfehlungssystem, das zusätzlich Feedback und Metadaten von Patient:innen berücksichtigt. Darüber hinaus zeigt die Arbeit auf, wie Interventionen und Inhalte abhängig von abgegebenen Antworten und persönlichen Informationen adaptiert werden können. Der praktische Teil erweitert die E-Health Plattform der Abteilung für Klinische Psychologie und Psychotherapie der Universität Ulm um die Adaptierung von Inhalten, sodass Patient:innen eine individuellere Behandlung erhalten. Die vorliegende Arbeit schafft Grundlagen für die Einführung von JITAIs in E-Health Plattformen. Insbesondere kann die erarbeitete Architektur zukünftig als Ausgangspunkt dienen, um die Datenströme mithilfe von künstlicher Intelligenz zu analysieren.