Schon lange reden Psychiater davon, dass man Depressionen, Psychosen, Borderline oder Persönlichkeitsstörungen möglichst früh vorhersagen müsse. Je später man psychiatrische Erkrankungen erkenne, desto schwerer werde es, sie zu behandeln. Lange Zeit war aber kein wirklicher Fortschritt in Sicht. Nun aber scheint Rettung nah.

Verkündet wird sie unter anderem von dem amerikanischer Psychiater Thomas Insel – mit dem Verweis auf den neuen, schier unermesslichen Reichtum verfügbarer Daten.

"Was auch immer man davon hält: Wir sind mit unseren Smartphones verheiratet. Die ganze Wissenschaft interessiert sich inzwischen für Big Data, weil wir jetzt so viel sammeln können. Wir können Daten auf neue Art analysieren und bedeutsame Signale auch dort entdecken, wo bisher nur Rauschen war."

"Digital Phenotyping" heißt der neue Trend, Thomas Insel unterstützt ihn enthusiastisch - und das ist bemerkenswert angesichts seiner Vorgeschichte: Im Jahr 2002 wird Insel Direktor des National Institute of Mental Health, damit ist er eine der einflussreichsten Persönlichkeiten seines Fachs in den USA und weltweit. Doch 2015 verabschiedet er sich mit einem Paukenschlag.

In einem Blog zeichnet er das Bild einer Psychiatrie, die auch er nicht nennenswert voranbringen konnte: "In meinen dreizehn Jahren am National Institute of Mental Health ist es mir vermutlich gelungen, die Publikation einer Menge richtig cooler Paper durch coole Wissenschaftler zu ziemlich hohen Kosten zu unterstützen, ich denke es waren etwa 20 Milliarden Dollar. Was wir nicht erreicht haben, ist die Abnahme von Suizidraten, von Krankenhausaufenthalten oder auch die echte Gesundung von Millionen Menschen mit psychischen Störungen. Dafür übernehme ich die Verantwortung."

Insel orientiert sich neu. Mit Big Data, so seine Überzeugung, kann es nur besser werden: "Was wir tun, ist ja so wichtig, damit es den Menschen besser geht."

Nachdem Insel seinen Chefposten am renommierten US-Forschungsinstitut geräumt hat, geht er zunächst zu Verily, dem Medizinunternehmen von Google, und analysiert dort Smartphonedaten. Doch schon 2017 gründet er zusammen mit Mitstreitern das Start-Up Mindstrong.

Die Geschäftsidee klingt fulminant: "Wir stellen uns das fast wie einen digitalen Feuermelder vor, der uns sehr früh anzeigt, ob jemand sich erholt oder nicht. Wir nennen das "messende Vorsorge". Interessant daran ist, dass es auf kontinuierlich erhobenen Daten beruht, dass wir also wirklich jeden Tag in das Smartphone der Menschen hineinschauen, um zu sehen, wie sie sich im Alltag verhalten. Das ist etwas völlig Anderes, als wenn sie wie bisher ab und zu in die Praxis kommen und uns nur subjektive Bewertungen ihres Gefühlszustands geben."

Objektive Daten statt Selbsteinschätzung. Kontinuierliche Überwachung statt Stippviste, Kann diese Strategie die Psychiatrie wirklich voranbringen?
"Wenn man vorhersagt, dass jemand ein hohes Risiko besitzt, psychotisch zu werden, und dann mit Antipsychotika interveniert, dann ist das ein ganz anderes Szenario als wenn wir sagen: Wir gehen davon aus dass sie ein hohes Psychoserisikoisiko besitzen Wir wollen daher sicherstellen, dass sie ärztliche Hilfe bekommen, familiäre Unterstützung und psychosoziale Hilfen wie zum Beispiel eine kognitiv-behaviorale Therapie."

Mit solchen Argumenten hat Mindstrong nicht nur internationale Kapitalgeber überzeugt. Unter anderem Amazongründer Jeff Bezos und chinesische Investoren statteten das Unternehmen mit knapp 30 Millionen US-Dollar aus. Auch Kalifornien steckte 10 Millionen Dollar in Mindstrong. Künftige Produkte will der US-Bundesstaat zur besseren Früherkennung in seinem Gesundheitssystem einsetzen.

Thomas Insel spricht bisweilen von einer Revolution der Psychiatrie, wenn er die neuen Möglichkeiten des Big Data-Zeitalters beschwört. Und er ist nicht allein. Die Konkurrenten in den USA heißen "Empatica" oder "Affectiva". Aber auch in Europa und Deutschland widmen sich etliche Gruppen digitalen Analysetools für die Psyche. Ein Hype, den einige Mediziner kritisch sehen.

Prof. Felix Tretter: "Wenn man sich nur an den Daten orientiert, über die Instrumente, die zur Messung zur Verfügung stehen, dann sozusagen betrachtet man den Schatten des Menschen, aber nicht den Menschen selbst."

Prof. Felix Tretter war bis zum Jahr 2014 Ärztlicher Leiter der Suchtabteilung am Klinikum München-Ost. Heute ist er Vizepräsident des Bertalanffy Center for the Study of Systems Science in Wien. Der Psychiater, Neurologe und Psychologe vertritt einen humanistischen und systemischen Ansatz. Er will den Menschen in seiner Eigenart und in seinen komplexen Bezügen zur Biologie, Umwelt und zu anderen Menschen verstehen.

"Was wird besser durch die Digitalisierung oder digitale Erfassung menschlichen Erlebens und Verhaltens? Zumal ja Medizin und auch in besonderem Maß die Psychiatrie eine Beziehungsmedizin ist, das heißt, dass die Qualität der Versorgung durch die Empathie des Arztes und des Vertrauens des Patienten bedingt ist. Da haben wir ein Maschinenmodell und das halte ich für sehr bedenklich."

Wer den Menschen in kontinuierlich gemessene Daten zerlegt, behandele ihn wie einen Automaten, der völlig durchschaubar und vorhersagbar ist.

"Die Spontaneität, die Individualität, Kreativität, das sind alles Merkmale, die den Menschen mit Sicherheit auch gegenüber Maschinen auszeichnen. Das muss man natürlich noch genauer ausarbeiten."

Tretter sagt: Ein Patient sollte aktiv beteiligt sein, wenn ein Arzt sein Erleben und Leiden interpretiert. Stattdessen mache ihn Digital Phenotyping zum reinen Datenobjekt. Tatsächlich preist Thomas Insel gerade das als Vorteil des Big Data Ansatzes.

"Die Menschen bleiben passiv. Wie stellen ihnen keine Fragen, wir sammeln keine Inhalte und trotzdem erhalten wir wertvolle Einsichten. Wir untersuchen die Mensch-Computer-Interaktion, simpler gesagt, wir schauen uns an, wie Sie tippen. Nicht was Sie tippen, sondern wie Sie tippen, also wie Sie zum Beispiel am Smartphone tippen, scrollen oder klicken. Die Zeitverzögerungen und das Muster, das sich dabei zeigt, bilden ein überraschend gutes Maß für ihre Informationsverarbeitungszeit oder ihre kognitive Kontrolle. Also für Aspekte, die etwas darüber aussagen, wie sie gerade denken und wie sie sich fühlen.

Exakte, rein passiv aufgezeichnete Verhaltensdaten ohne subjektive Bewertung - selbst in den USA argumentieren Forscher, dass es nicht ausreiche, nur das Tippen, Clicken und Scrollen zu vermessen.

Auch der Psychologe Stefan Lüttke von der Universität Tübingen hat seine Zweifel und sieht außerdem eine ganz pragmatische Grenze des Mindstrong-Konzepts: "Ich meine wir wissen es nicht. Es kann sein, dass Herr Insel es hinbekommt und sagt, es reicht allein, dass ich da gucke, wie die Smartphonesache gedrückt wird, es kann sein. Ich muss aber auch sagen, ich glaube da wird er irgendwann Probleme kriegen. Ich glaube irgendwann in 20 Jahren werden wir gar keine Smartphones mehr verwenden, sondern andere Dinge verwenden. Dann nützt ihm auch nichts mehr, dass er herausbekommen hat, wie Depressive auf den Touchbildschirm drücken. Sondern ich kann mir gut vorstellen, dass Leute mehr und mehr vielleicht den Chip selber implantieren, es gibt mittlerweile Sensorik, die sie auf die Haut aufkleben können, die sind also wie feine Tattoos, da sind die Sensoren alle drin, sogar Mikrofone drin, sodass ich auch das einsetzen kann."

Auch Stefan Lüttke will einen neuen Weg in der Psychiatrie beschreiten. Auch er sammelt Daten, allerdings ist er überzeugt, dass es dafür weit mehr braucht als bloße Mechanik. Wie andere Konkurrenten von Mindstrong möchte er das subjektive Erleben der App-Nutzer einbeziehen. Und zwar speziell für die Depression bei Kindern und Jugendlichen zwischen 13 bis 17 Jahren.

"Die meisten unserer Patienten werden hoffentlich gut behandelt, ein Großteil derjenigen bekommt aber - so 70 Prozent - innerhalb von einem Zeitraum von zwei bis fünf Jahren die nächste depressive Episode und ich habe mich gefragt, können wir denn nicht vorhersagen wann die nächste kommen wird, um diejenigen früher wieder einzubestellen und früher zu helfen, das war eigentlich der Ausgangspunkt."

Da hierzulande noch kaum Vorarbeiten vorliegen, zeigten die deutschen Forschungsförderungsinstitutionen wenig Bereitschaft, sein Pilotprojekt zu finanzieren. Lüttke betreibt es mit Hilfe von Crowdfunding. "Whats up" lautet sein Titel, unter dem er mit Wissenschaftlern der Universitäten Leipzig, Dresden, Würzburg und Kliniken im Tübinger Raum zusammenarbeitet.

Per App untersucht auch er zunächst das Nutzungsverhalten am Smartphone: Wann wird die App am Tag wie gestartet, wann beendet? Wie viele Buchstaben enthalten die eingehenden und empfangenen SMS, wie lange braucht der Nutzer, um eine SMS zu lesen und zu beantworten? Eine spezielle App fragt aber auch dreimal am Tag die Kinder und Jugendlichen direkt, wie es ihnen geht.

Die Kinder und Jugendlichen sollen angeben, mit wie vielen Personen sie innerhalb der letzten Stunde Kontakt hatten und was sie gerade tun: fernsehen, lesen oder vor sich hinschauen? Eine weitere App registriert die Whats-App-Aktivität. An welchem Tageszeitpunkt ist die Nachrichtenaktivität am höchsten? Welche Emojis tauchen auf? Gibt es sprachliche Besonderheiten in der Kommunikation mit Chatpartnern? Ein weiterer Marker: Alle 30 Minuten wird über GPS die zurückgelegte Wegstrecke registriert:
Um zu überprüfen, ob die erhobene Daten tatsächlich eine Depression vorhersagen können, ließ Stefan Lüttke Kinder und Jugendliche einen Depressionsfragebogen ausfüllen. Jetzt sucht er nach Zusammenhängen.
"Wir haben uns jetzt erstmals diese GPS Daten angeschaut und festgestellt, dass die Jugendlichen, die höhere Depressionswerte haben, dass die weniger sich bewegen, also die Wegstrecken sind kürzer auf die Woche gesehen, ist aber auch ein vorläufiges Ergebnis. Wir schauen jetzt noch mal genauer hin."

Ältere Studien legten nahe, dass depressive Erwachsene häufiger die erste Person Singular nutzen, also "ich" sagen. Das konnte Stefan Lüttke bei den 13-bis 17-jährigen aber nicht bestätigen. Das zeige, wie wichtig es ist, Kinder und Jugendliche als eigenständige Gruppe zu untersuchen.

"Was wir herausgefunden haben, ist, dass Jugendliche, die einen höheren Depressionswert haben, die verwenden häufiger Negationswörter, also beispielsweise 'nie', 'niemals', und auch häufiger Wörter, die wir absolutistisch nennen, also 'alles', 'immer'. Das macht Sinn von der Depressionstheorie her. Diejenigen, die eine Depression haben, haben tendenziell - ich sag es mal so recht platt - so ein Schwarz-Weiß-Denken und das drückt sich in solchen Wörtern durchaus aus."

Stefan Lüttke unterstreicht, dass das erste Ergebnisse seien, die Schritt für Schritt noch ergänzt und weiter bestätigt werden müssten. Am Ende soll dann ein Algorithmus stehen, der das Risiko einer depressiven Episode zuverlässig vorhersagt.

"Wir müssen uns den Algorithmus so vorstellen, dass er aus verschiedenen Markern besteht und man kann jeden Marker mit einem unterschiedlichen Gewicht versehen. Wenn man sagt, Mensch, die Bewegung ist wesentlich wichtiger in der Vorhersage, dann geben wir dem ein höheres Gewicht als einem anderen Marker und dann schauen wir, was am Ende herauskommt. Also wir integrieren das und es macht auch sehr viel Sinn, und ich behaupte, die höchste Vorhersagekraft haben wir dann, wenn wir verschiedene Marker in Zusammenhang bringen und schauen, welche uns am besten eine Vorhersage liefern."

Psychiatrische Erkrankungen wie die Depression sind sehr komplex. Es klingt daher einleuchtend, wenn Stefan Lüttke möglichst unterschiedliche Daten nutzen will.

Felix Tretter, der kritische Psychiater aus Wien, sieht aber gerade darin eine Gefahr: "Wir können die Messung bis ins Unendliche treiben, was die Genauigkeit betrifft, und das ist eben dieser Prozess von Big Data: Wir haben noch nichts gefunden, deswegen brauchen wir noch mehr Daten, also letztlich geht es in eine Art technologischen Totalitarismus. Menschen leben in sozialen Umwelten, sprich in der Familie beispielsweise oder in der Partnerschaft. Also muss jetzt der Partner oder die Familie 'mitgemonitoriert' werden, und da werden einfach Persönlichkeitsrechte, Datenschutz usw. von Dritten praktisch noch tangiert, das heißt es ist schon das ein Problem."

Felix Tretter fürchtet, dass Digital Phenotyping uferlos wird und die Menschen immer stärker überwacht. Versicherungen und Arbeitgeber könnten die Erkenntnisse missbrauchen, und psychisch kranke Menschen ausgrenzen. Thomas Insel wehrt solche Befürchtungen ab.

"Unsere Firewalls sind vorzüglich. Alle unsere Daten werden anonymisiert, man kann also keine Person identifizieren. Das Meiste wird auf dem höchsten Stand privat gehalten, sodass es nicht mit anderen geteilt werden kann."

Das Meiste? Felix Tretter bezweifelt, dass das reicht. Bei der klinischen Forschung mag es ausreichend Datenschutz geben, wenn sie von kleinen Unternehmen oder akademischen Institutionen betrieben wird. Anders jedoch, wenn die Zahl der Nutzer solcher Apps steigt und damit die Datenmenge immer weiter anwächst.

"Und da ist ein Folgeproblem, dass kleine Universitäten und sie mögen noch so gut sein, sich dann in Netzwerken verbinden müssen und wahrscheinlich dann wieder auf diese internationalen Data Analytics Firmen zurückgreifen, um eben die entsprechenden Server, Rechner und möglicherweise neue Algorithmen zu haben, weil dort natürlich die Research Development Abteilungen weit der öffentlichen Forschung voraus sind, sodass man da dann letztlich die Daten und das ganze Verständnis nicht mehr in der Hand hat."

Risiken gebe es immer, lautet dann oft das Gegenargument der Digital-Phenotyping-Forscher. Und die Menschen würden ja schon von selbst viele Daten preisgeben. Hier wäre es wenigstens sinnvoll. Außerdem ginge die Datensuche keineswegs ins Uferlose. Man könne die Daten sehr wohl eingrenzen und ihren Nutzen einschätzen. Vor allem Thomas Insel pocht darauf, dass Mindstrong den Wert der erhobenen Daten gewissenhaft prüft.

"Wir führen Forschungsstudien durch, bei denen wir natürlich alle unsere Versuchspersonen kennen. Mit ihnen erheben wir zunächst subjektive Daten. Wir fragen die Personen, wie sie sich fühlen und sammeln das, weil wir die Signale validieren wollen. Dazu müssen wir anerkannte Tests durchführen."

Als Thomas Insel Ende 2018, ein Jahr nach Gründung seines Unternehmens, zum Neurologie-Kongress nach Berlin kommt, berichtet er von ersten Erfolgen.

"Wir konnten feststellen, dass unsere Faktoren sehr gut mit psychologischen Tests für kognitive Fähigkeiten übereinstimmen. Und diese digitalen Marker für kognitive Kontrolle oder Belohnungsverhalten korrelieren auch sehr gut mit entsprechenden Veränderungen in den dafür zuständigen Hirnregionen."

Insel behauptet, dass er inzwischen klar zwischen einer leichten und einer schweren Form von Depression unterscheiden könne. Auch bei Angststörungen und kognitivem Abbau sei das gelungen, an Schizophrenien werde gearbeitet. Nur wie sicher sind diese Diagnosen?

Bisher hat Mindstrong nur einige kleinere Pilotstudien mit geringen Probandenzahlen veröffentlicht, viele Daten bleiben noch unter Verschluss. Das nährt die Skepsis, denn auch die Aussagekraft der psychologischen Tests, an denen das Start-Up seine App eicht, ist nicht unumstritten.

Stefan Lüttke: "Okay, wenn es mit einem Arbeitsgedächtnistest korreliert und wir wissen, dass Depressive in so einem Arbeitsgedächtnistest anders abschneiden als jemand, der gesund ist, kann er sagen: Ja! Jetzt ist aber das Problem, dass jemand mit einer Schizophrenie ähnlich schlecht in einem Arbeitsgedächtnistest abschneiden kann wie der Depressive, also kann ich es wieder nicht unterscheiden."

Felix Tretter sieht noch ein weiteres Problem. Die digitalen Algorithmen für die psychiatrische Früherkennung arbeiten mit Trendaussagen. Sie werten aus, ob sich das individuelle Verhalten zum Beispiel Richtung Depression bewegt oder nicht. Die zugrundeliegenden Daten seien aber keineswegs eindeutig.

"Man wird - und das ist die Erfahrung - immer wieder feststellen, dass es unerklärbare Datensprünge oder Veränderungen gibt. Und da stellt man vielleicht fest, naja, also das Internet war für die Person, die man gemonitort hat, im Moment sehr schwach erreichbar oder das Handy hat nicht funktioniert, oder - ich muss es banal sagen - der musste dringend auf die Toilette oder so etwas machen, und dadurch schlägt er schneller auf die Tasten oder reagiert schneller oder ist ungehalten. Kann auch etwas Situatives sein: Das kann eine Fantasie sein, es gibt unspezifizierte Unruhezustände, es kann ein Mangelzustand sein, das heißt ich brauche wieder Interpretation der Daten."

Der Mensch sei eben keine Maschine, meint Tretter. Er reagiere ständig neu auf seine Umwelt. Die möglichen Einflussgrößen auf das Verhalten seien unermesslich. Nicht interpretierte Smartphone-Daten alleine könnten daher nie vorhersagen, ob etwas psychiatrisch relevant ist.

Doch es gibt auch Früherkennungsprojekte, auf die diese Kritik weniger zutrifft. Bei der Demenz zum Beispiel könnten Apps so gut funktionieren, dass wir uns fragen müssen: Wollen wir es wirklich so früh wissen?

Prof. Emrah Düzel: "Die Grundidee ist, dass demenzielle Erkrankungen eine sehr lange vorklinische Vorlaufzeit haben, bis zu 20 Jahren bei der Alzheimer-Demenz."

Düzel ist Direktor des Instituts für kognitive Neurologie und Demenzforschung am Universitätsklinikum Magdeburg und dort auch Leiter der Klinischen Forschung des DZNE, des Deutschen Zentrums für Neurodegenerative Erkrankungen in der Helmholtzgemeinschaft.

"Und es ist heutzutage eigentlich ziemlich klar, dass diese vorklinischen 20 Jahre sehr wichtig sind, wenn man in der Zukunft die Demenz, also die klinische Manifestation der Alzheimer Erkrankung verzögern will oder gar komplett verändern will. Die Schwierigkeit besteht darin, die Erkennung der Erkrankung in diesen zwanzig Jahren auch tatsächlich zu schaffen."

Zwanzig Jahre vor einer Alzheimerdemenz entwickeln Betroffene bereits eine so genannte leichte kognitive Störung. Und schon vorher gibt es erste Anzeichen.

Emrath Düzels Team hat eine Smartphone-App entwickelt, die diese frühen Signale erkennen soll: "Ein Raum mit zwei Gegenständen. Im nächsten Bild sind die Gegenstände verschwunden und der Betrachter wird gefragt, welcher Gegenstand zuvor an einer bestimmten Stelle zu sehen war. Der zweite Teil der Aufgabe erfolgt zeitversetzt. Dann wird wieder der leere Raum gezeigt und der Nutzer muss sich erneut erinnern, welcher Gegenstand vorher an dieser Stelle zu sehen war."

Schon bisher untersuchen Psychologen mit Hilfe ähnlicher Aufgaben, ob sich jemand etwas länger merken kann. Allerdings fragen sie dann spätestens nach einer halben Stunde nach. Neuere Ergebnisse der Alzheimerforschung zeigen aber, dass es darauf ankommt, ob jemand etwas auch noch nach 24 Stunden weiß.

"Da kann man mit dem Smartphone wesentlich besser testen! Mit dem Smartphone kann ich ganz einfach an dem nächsten Tag noch mal testen, da muss der Patient nicht noch mal in die Ambulanz kommen, um die Abfrage zu machen, sondern man muss das einfach in der Häuslichkeit oder da, wo eben das Smartphone ist, durchführen. Und das ist auch etwas, was sehr früh betroffen ist."

Das Smartphone als Hilfsmittel, um einen Test ohne großen Aufwand und damit regelmäßig durchführen zu können. Es ist nicht der einzige Vorteil. Zu den frühesten Anzeichen für Alzheimer gehört nicht nur, sich den Gegenstand nicht mehr über längere Zeit merken zu können. Betroffene erinnern sich auch schlechter daran, wie der Gegenstand aussah.

"Ein Test funktioniert so, dass man ein Bild sieht auf dem Smartphone von einem Objekt, zum Beispiel von einem Stuhl oder einem Sofa und einige Sekunden später, nachdem man ein anderes Bild gesehen hat, das so ein bisschen ablenken soll, sieht man das Sofa noch mal und jetzt hat es sich entweder in der Form verändert oder nicht. Und man muss dann zum Beispiel auf dem Smartphone an die Stelle mit dem Finger tippen, die sich verändert hat."

In der nächsten Prädemenz-Phase können Betroffene dann Räume nicht mehr wiedererkennen.

Die Magdeburger App soll ganz normale, altersbedingte Vergesslichkeit von alzheimerspezifischen Symptomen unterscheiden. Hausärzte wären mit ihr in der Lage, den frühen Verlauf einer Alzheimerdemenz einzuschätzen, rechtzeitig Trainingsprogramme anzuregen, aber auch überflüssige Tests zu vermeiden. Etwa den aufwändigen und belastenden Liquortest, bei dem Hirnflüssigkeit entnommen und auf alzheimertypische Substanzen abgesucht wird.

"Der Verlauf ist absolut entscheidend. Das heißt, jemand kann schon leicht beeinträchtigt sein, aber wenn der Verlauf stabil ist über ein bis zwei Jahre, dann würde man sagen, im Moment Entwarnung. Und keine weitergehende Diagnostik."

Eine Prognose-App, die handfeste Vorteile für die Betroffenen verspricht. Das klingt überzeugend. Aber selbst die Magdeburger Forscher müssen noch genauer abklären, welche Faktoren die Resultate der Gedächtnistests verzerren könnten und welche nicht.

"Wir haben ein Forschungsprojekt im 'Bürger schaffen Wissen'-Portal zum Beispiel, wo es genau um den Einfluss von Schlaf und Erkältung auf Gedächtnisfunktionen geht, wo 2.000 Bürger auch mitgemacht haben und ihr Gedächtnis mit unserer App gecheckt haben und dann eingetragen haben, wenn sie eine Erkältung hatten und ihr Schlafverhalten wöchentlich dokumentiert haben. Wir müssen besser verstehen, wie Lebensstilfaktoren wie Sport, Ernährung, Schlaf, wie bestimmte Medikamente unser Gedächtnis und unseren Gedächtnisverlauf beeinträchtigen.

Es ist noch viel Forschungsarbeit nötig, um Apps mit weitreichenden Aussagen abzusichern. Manche Projekte klingen vielversprechend, viele sind nur ein vages Versprechen.

Sogar Thomas Insel sieht die Grenzen der Methode: "Wir werden auf diesem Gebiet nie perfekt sein, nie eine hundertprozentig sichere Vorhersage treffen können. Es ist daher ganz wichtig, die möglichen Vorteile und die Risiken genau gegeneinander abwägen."

Die besten Apps liegen derzeit bei achtzig Prozent Vorhersagewahrscheinlichkeit. Und sagen, ob jemand depressiv wird oder in eine Angststörung rutscht, mit gerade einmal einer Woche Vorlauf voraus. Das wirft die Frage auf, ob das dem Patienten wirklich viel nützt.

Trotzdem: das Big Data-Fieber schwelt weiter. Mindstrong hat einige seiner nicht veröffentlichten Forschungsdaten Vertretern des kalifornischen Gesundheitswesens gezeigt. Diese gaben kund, dass sie die Ergebnisse nicht überbewerten wollten. Dennoch wurden die Investitionen weiter aufgestockt. Inzwischen sind es 60 Millionen US-Dollar. Bis zum Jahr 2022 sollen die Apps die bisherigen Früherkennungsstrategien in Kalifornien ergänzen und neue erschließen. Auch Google ist dabei, Millionen Patientendaten zu erheben, um daraus mit Hilfe künstlicher Intelligenz Diagnosen und Vorhersagen abzuleiten - auch für die Psychiatrie.
Eine öffentliche Diskussion darüber, in welchem Ausmaß solche digitalen Begleiter legitim und sinnvoll sind, ist also dringend geboten.