Logo des Repositoriums

Auflistung nach Autor:in "Storch, Dunja"

1 - 2 von 2
  • Konferenzbeitrag
    DeepVR: Conceptual Background and Implementation of a VR-based Support System in the Psychotherapeutic Treatment of Depression
    (Mensch und Computer 2021 - Tagungsband, 2021) Hemsen, Barbara; Wittenborn, André; Holsteg, Steffen; Karger, André; Freitag, Sebastian; Mildner, Philip; Piesk, Jens; Storch, Dunja; Krajewski, Jarek
    Virtual Reality (VR)-Anwendungen bieten das Potential besonders realitätsnahen Erlebens in unterschiedlichsten Kontexten. Zunehmend werden sie auch im medizinischen Bereich eingesetzt, um Ressourcen optimal auszuschöpfen und Lernprozesse zu unterstützen. In der Psychotherapie haben sich erste Systeme zur Behandlung von Angsterkrankungen etabliert. Für die Behandlung von Depressionen und im Bereich der psychodynamischen Therapieverfahren finden sich allerdings kaum VR-Ansätze. In diesem Artikel wird das interdisziplinäre Projekt DeepVR vorgestellt, das einen Beitrag dazu liefern soll, diese Lücke zu schließen. Ziel des Projekts ist es, ein VR-System zu entwickeln, welches ergänzend zum präsenztherapeutischen Setting in der psychodynamischen Depressionsbehandlung zum Einsatz kommen soll. In diesem Paper werden die theoretischen Kernkonzepte und die drei bisher entstandenen Module vorgestellt. Die Module bestehen aus einer Rollenspielübung zur Bearbeitung von Beziehungskonflikten, einem Modul zur ergänzenden Durchführung von Achtsamkeitsübungen und einem Feedback-Modul für den Therapeuten, welches die Erfolgskontrolle und die frühzeitige Erkennung von Rückfällen unterstützen soll. Erste vielversprechende Rückmeldungen im Rahmen des nutzerzentrierten Entwicklungsprozesses werden berichtet und Ansatzpunkte zur Weiterentwicklung und Evaluation diskutiert.
  • Konferenzbeitrag
    Screen me, Smartphone! Using an AI-Screening Tool to Assists Underage Refugees in Recognizing Potential Traumatization
    (Mensch und Computer 2021 - Tagungsband, 2021) Mühl, Lisa; Horstmann, Aike C.; Wittenborn, André; Storch, Dunja; Krajewski, Jarek
    Many refugees experience critical life events or traumatic injuries during their flights. Here, underaged, (un)accompanied refugees are a particularly vulnerable group. To date, there are insufficient support structures that recognize the specific demands and allow for careful and early identification of indicators of traumatization or behavioral problems. As an approach to counteract these deficits and support underage refugees, the TraM project investigates the potential of an AI-based screening tool providing indications of post-traumatic stress disorder via speech-emotion-recognition. A data collection for standardized learning data was conducted as a basis for the described screening module and the planned algorithms for automatic classification. We encountered several challenges such as insufficient data quality, uncertain classifications, and comorbidities such as depression as potentially confounding factors. Accordingly, emphasis lays on using the screening module for an initial examination of mental health and potential traumatization. This may encourage affected underage refugees to seek the help that is often highly needed.