iCal
Raum:
Channel 4
Topic:
Nachwuchsprogramm
Topic 13: Bildgebung, Neurophysiologie, Neuropsychologie
Format:
Meet-the-Expert
Dauer:
60 Minuten
13:00 Uhr
Computational Psychiatry
Georgia Koppe, Mannheim (Germany)
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Autor:in:
Georgia Koppe, Mannheim (Germany)
‚Computational Psychiatry‘ is ein breites Anwendungsfeld, was sich im Wesentlichen fortgeschrittenen mathematischen Methoden bedient, um Fragestellungen der Psychiatrie gerecht zu werden. Dabei lässt sich das Feld grob in zwei Ansätze unterteilen, welche modellbasierte und modellfreie Algorithmen einschließen. Modellbasierte (statistische) Ansätze erlauben es oftmals vermutete kausale Mechanismen präzise mathematisch zu formalisieren, die im Anschluss in Form von Hypothesen überprüft werden können. Ein Beispiel für diesen Ansatz liefern sog. 'reinforcement learning' Modelle, die den Lernprozess in unterschiedliche (oftmals physiologisch interpretierbare) Komponenten unterteilen. Durch entsprechende Modell- oder Parametervergleiche lässt sich dann das Vorhandensein (und Ausmaß) unterschiedlicher Lernkomponenten und -mechanismen erörtern. Das primäre Ziel modellfreier Algorithmen dahingegen ist die Generierung einer guten Vorhersage, wie beispielsweise die Diagnose einer Erkrankung oder die Ansprechbarkeit auf eine Therapieform basierend auf bildgebenden Verfahren. Dabei sind diese Algorithmen oftmals darauf ausgerichtet, komplexe Zusammenhänge aus hoch-dimensionalen und z.T. multimodalen Daten effizient zu lernen. Ein Beispiel für solche Algorithmen bilden tiefe neuronale Netze, die vor allem in den letzten Jahren, besonderes Interesse geweckt haben.
Dieser Vortrag widmet sich beider dieser Ansätze und geht detailliert auf einzelne Beispiele modellbasierter und modellfreier Methoden im Bereich der Psychiatrie ein. Dabei gehen wir insbesondere auf Verhaltenslernmodelle ein und erörtern den Vor- und Nachteil von tiefen neuronalen Netzen. Schließlich schauen wir auf potentielle zukünftige digitale Anwendungsbereiche von rekurrenten neuronalen Netzen in der Psychiatrie.