Obwohl die Wirksamkeit von Psychotherapie zur Behandlung psychischer Erkrankungen gut belegt ist, bleiben die Effektstärken moderat und die Mechanismen therapeutischer Veränderung bislang nicht vollständig verstanden. Sprache stellt das zentrale Medium dar, über das psychologische Erfahrungen in der Psychotherapie ausgedrückt und verändert werden. Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz, insbesondere im maschinellen Lernen und bei Large Language Models (LLMs), eröffnen neue Möglichkeiten zur systematischen Analyse sprachlicher Daten sowie zur Verbesserung diagnostischer und prozessbezogener Verfahren.
Die SAVER-Studie untersucht, ob automatisierte Sprach- und Sprechanalysen die Diagnose psychischer Erkrankungen und die Symptomschwere vorhersagen, psychotherapeutische Interventionen und Veränderungsprozesse identifizieren sowie die Robustheit dieser Modelle unter Bedingungen anonymisierter Sprachdaten bewerten können. Darüber hinaus untersucht die Studie die Fähigkeit von LLMs, therapeutische Interaktionen zu simulieren.
SAVER ist eine multizentrische, naturalistische Beobachtungsstudie mit N = 500 Erwachsenen (18–65 Jahre), die sich in ambulanter oder (teil)stationärer Psychotherapie in Deutschland befinden. Audioaufnahmen und Transkripte diagnostischer und therapeutischer Einzelsitzungen werden mit standardisierten klinischen Interviews sowie Selbstberichtsverfahren kombiniert. Mithilfe maschineller Lernverfahren werden sprachliche sowie prosodisch-akustische Merkmale extrahiert, um (1) diagnostische Vorhersagen zu treffen, (2) therapeutische Techniken und Prozessvariablen (z. B. therapeutische Allianz, Motivation, Mentalisieren) zu identifizieren, (3) die Robustheit unter anonymisierten Sprachdaten zu prüfen und (4) LLM-basierte Simulationen von Therapeut:innen-Patient:innen-Interaktionen zu evaluieren.
Die Studie wird einen großen multimodalen Datensatz generieren, um KI-basierte Analysen psychotherapeutischer Prozesse weiterzuentwickeln und Sprache mit der Diagnose psychischer Erkrankungen sowie therapeutischer Veränderung zu verknüpfen. Die Ergebnisse sollen diagnostische Verfahren verbessern und zu einem vertieften Verständnis der Mechanismen psychotherapeutischer Behandlung beitragen.
 

Dr. Christian Schmitz (ZI Mannheim); Dr. Gabriel Bonnin (Ruhr-Universität Bochum)

Dr. Hannah Wallis (Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg); PD Dr. Johannes Kopf-Beck (Ludwig-Maximilians-Universität München); Dr. Fabian Rottstädt (Friedrich-Schiller-Universität Jena) und weitere Kooperationspartner:innen an den beteiligten Standorten.

Das Projekt wird durch das Deutsche Zentrum für Psychische Gesundheit (DZPG) gefördert.

Oktober 2025 - September 2029 (48 Monate)