Depressionen beginnen oft schleichend, das frühzeitige Erkennen erster Symptome ist jedoch für den Verlauf der Krankheit entscheidend. An diesem Punkt setzte das Entwicklerteam der MOSS App um die Psychiaterin Steffi Weidt vom UniversitätsSpital Zürich und Elgar Fleisch der ETH Zürich an. Ziel der App ist es, dass das Smartphone eine beginnende Depression frühzeitig erkennt und eine individuelle Verhaltensempfehlunge abgibt, um der Depression entgegenzuwirken. So ist «MOSS» (steht für «Mobile Sensing and Support») entstanden.
Die App sammelt und analysiert laufend Daten, und gibt anhand von Algorithmen an die Situation angepasste Verhaltensempfehlungen ab.
App merkt, wenn sich Betroffene zurückziehen
Die App erfasst deshalb unter anderem Informationen zur körperlichen Aktivität, etwa via Schrittzähler, oder zu sozialen Kontakten, zum Beispiel Anzahl Anrufe. Aus diesen Angaben erkennt MOSS, dass ein Nutzer in den letzten Tagen das Haus nur selten verlassen hat und keine sozialen Kontakte mehr pflegte.
Basierend auf diesen Informationen würde MOSS beispielsweise empfehlen, wieder einmal einen Spaziergang an der frischen Luft zu machen oder sich bei einer Freundin zu melden, um mit positiven Aktivitäten die Symptome zu überwinden oder sich präventiv vor einer Depression zu schützen.
Die Empfehlungen basieren auf medizinischen und verhaltenstherapeutischen Grundlagen zur Behandlung von Depressionen und betreffen die vier Bereiche Körper, Gedanken, Entspannung und Soziales.
App läuft im Hintergrund
«Die App läuft bequem und selbständig im Hintergrund, die Nutzer müssen aktiv keine Eingaben machen. Für Menschen mit depressiven Verstimmungen oder Depressionen ist das eine wesentliche und hilfreiche Unterstützung», ist Steffi Weidt überzeugt.
Das UniversitätsSpital Zürich (USZ) führt nun unter der Leitung von Steffi Weidt die erste Teststudie der MOSS App durch. Studienteilnehmerinnen und -teilnehmer können die neuartige Android App kostenlos testen. Es werden nur Identifikationsnummern der Teilnehmenden erfasst und die persönlichen Daten geschützt. (ct)