Depressionen werden heute immer häufiger und sollen 2020 die zweithäufigste
Volkskrankheit sein. Sie zeichnen sich z. B. durch Interessenlosigkeit und Traurigkeit aus, können das Leben der Betroffenen stark beeinträchtigen und im schlimmsten Fall sogar zum Suizid führen. Um Depressionen zu erkennen, können Smartphones genutzt werden. Diese werden immer leistungsfähiger und somit wird auch das mobile Datensammeln immer häufiger eingesetzt. Das Datensammeln kann mit Hilfe von Fragebögen erfolgen. Gerade durch Fortschritte im Bereich von mobilem Internet wird dies ebenfalls unterstützt, denn so können Fragebögen jederzeit online von zu Hause oder unterwegs ausgefüllt werden. Ebenfalls ist eine direkte Auswertung und das Anzeigen von Feedback für den Nutzer leichter. Daraus ergibt sich die Problemstellung Depressionen effizient zu erkennen. Das Personal in Arztpraxen erkennt Depressionen oftmals nicht oder Menschen mit Depressionen bekommen
keine Behandlung, da sie sich durch Vermeidungsverhalten nicht die Möglichkeiten eröffnen, die bereitstehen. Doch durch frühzeitige Erkennung können Depressionen oftmals gut behandelt werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine mobile Android Anwendung für Smartphones und Tablets konzipiert und implementiert. Es soll ein Modell aus Rollen, Studien und Fragebögen
umgesetzt werden. Als Rollen gibt es Patienten und Ärzte, die jeweils in ihrem Bereich der App verschiedene Funktionalitäten bereitgestellt bekommen. Ein Patient kann an Studien teilnehmen und die Fragebögen dieser ausfüllen und abgeben. Ein Arzt ist als Verantwortlicher einer Studie dazu in der Lage alle abgegebenen Fragebögen dieser Studie auswerten zu lassen und für den entsprechenden Patienten freizuschalten. Die Anwendung soll durch das Ausfüllen und direkte Auswerten von Fragebögen dabei helfen
Depressionen frühzeitig zu erkennen, zur Behandlung wurde sie aber nicht konzipiert.
Konzipierung und Entwicklung einer mobilen Android Anwendung zur Erkennung von Depressionen
Ulm University Ulm UniversityBA Abschlussvortrag, Tim Stenzel, Ort: O27/5202, Datum: 07.11.2018, Zeit: 11:30 Uhr