PTSDigital

Ziel der Studie ist die Entwicklung prädiktiver Modelle zur frühen Identifikation von Jugendlichen mit einem erhöhten Risiko für die Entwicklung einer posttraumatischen Belastungsstörung (PTBS) nach potentiell traumatischen Ereignissen. Der Fokus liegt auf der Nutzung multimodaler Prädiktoren, insbesondere digitaler Biomarker, um frühe Vorhersagen zu ermöglichen und gezielte Präventionsmaßnahmen zu unterstützen.

Digitale Biomarker, also visuelle (z. B. Gesichtsausdruck, Blickverhalten, Kopfbewegung) und auditive Merkmale (z. B. Sprache, Prosodie), die aus Videoaufnahmen freier Erzählungen über die PTEs extrahiert werden, sollen mithilfe maschinellen Lernens zur Vorhersage von PTBS-Symptomen mindestens einen Monat nach dem Trauma genutzt werden. Ergänzend werden psychosoziale, demographische und biologische Faktoren (z. B. Immun- und Entzündungsmarker) berücksichtigt, um ein möglichst umfassendes Bild der individuellen Risikokonstellationen zu erhalten.

Die Studie leistet einen Beitrag zur Entwicklung innovativer, skalierbarer und kosteneffizienter Vorhersagetools für PTBS im Jugendalter und adressiert damit eine zentrale Lücke in der bisherigen Forschung, die digitale und biologische Marker in diesem Altersbereich bislang kaum berücksichtigt hat.